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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA) 一、數(shù)據(jù)降維     對于現(xiàn)在維數(shù)比較多的數(shù)據(jù),我們首先需要做的就是對其進(jìn)行降維操作。降維,簡單來說就是說在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解

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2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解 一、SVD奇異值分解的定義     假設(shè)M是一個的矩陣,如果存在一個分解: 其中的酉矩陣,的半正定對角矩陣,的共軛轉(zhuǎn)置矩陣,且為的酉矩陣。這樣的分解稱 ...

在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下)

在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下)
2017-03-18
在R中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘(下) 第二種使用svm()函數(shù)的方式則是根據(jù)所給的數(shù)據(jù)建立模型。這種方式形式要復(fù)雜一些,但是它允許我們以一種更加靈活的方式來構(gòu)建模型。它的函數(shù)使用格式如下(注意 ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(1)

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2017-03-17
數(shù)據(jù)挖掘十大算法之決策樹詳解(1) 從分類問題開始 分類(Classification)任務(wù)就是確定對象屬于哪個預(yù)定義的目標(biāo)類。分類問題不僅是一個普遍存在的問題,而且是其他更加復(fù)雜的決策問題的基礎(chǔ),更是機(jī)器學(xué)習(xí) ...

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2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PCA 1.  向量及其基變換 1.1 向量內(nèi)積 (1)兩個維數(shù)相同的向量的內(nèi)積定義如下: 內(nèi)積運(yùn)算將兩個向量映射為一個實數(shù). (2) 內(nèi)積的幾何意義 假設(shè)A\\B是兩個n維向量, n維向量可以 ...

主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解

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2017-03-12
主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解 1. 問題 真實的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總是存在各種各樣的問題: 1、 比如拿到一個汽車的樣本,里面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征,也有“英里/小時”的最大速度特征,顯 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南

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2017-02-27
R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對數(shù)據(jù)建模,基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型,只要我們選擇了合適的算法,總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

R語言學(xué)習(xí)筆記三

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2017-02-17
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如何正確應(yīng)用SPSS 軟件做主成分分析

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2017-01-21
如何正確應(yīng)用SPSS 軟件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也稱主分量分析,由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降維的思想,在 ...

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2016-12-24
因子得分系數(shù)矩陣_spss因子得分系數(shù)矩陣_因子得分系數(shù)矩陣含義 主成分因子分析中的成分得分系數(shù)矩陣的數(shù)值代表什么含義 通過主成分分析法提取公因子,得到成分得分系數(shù)矩陣( Component Score Coefficient M ...

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2016-12-14
數(shù)據(jù)挖掘分類方法小結(jié)_數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法 數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業(yè)、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預(yù)測是兩種數(shù)據(jù)分析形式,它們可以用來抽取能夠描 ...

數(shù)據(jù)分析-AHP層次分析法

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2016-12-04
數(shù)據(jù)分析-AHP層次分析法 層次分析法(The analytic hierarchy process)簡稱AHP,在20世紀(jì)70年代中期由美國運(yùn)籌學(xué)家托馬斯·塞蒂(T.L.Satty)正式提出。它是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法 ...

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2016-11-23
數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應(yīng)用 相對于武漢,北京的秋來的真是早,九月初的傍晚,就能夠感覺到絲絲絲絲絲絲的涼意。 最近兩件事挺有感覺的。 看某發(fā)布會,設(shè)計師李劍葉的話挺讓人感動的?!?*的設(shè)計是內(nèi) ...

R語言里的矩陣處理學(xué)習(xí)筆記

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2016-10-25
R語言里的矩陣處理學(xué)習(xí)筆記 關(guān)于矩陣,通常都會使用matlab來做處理。其實使用R也可以對矩陣做出一些簡單的處理。而R語言中提供的matrix,matlab包也提供了不少關(guān)于矩陣處理的東西(可以通過??matlab來查看具體 ...

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2016-10-20
大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)分析,如何全盤挖掘大數(shù)據(jù) 我們生活在一個互聯(lián)實體(entities)構(gòu)成的復(fù)雜世界中。人類涉足的所有領(lǐng)域,從生物學(xué)到醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和氣候科學(xué),都充滿了大規(guī)模數(shù)據(jù)集。 這些數(shù)據(jù)集將實體(entiti ...

用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法

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2016-09-07
用R語言實現(xiàn)對不平衡數(shù)據(jù)的四種處理方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。那么,這種結(jié)果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

客戶細(xì)分:如何找到最有價值的TA?

客戶細(xì)分:如何找到最有價值的TA?
2016-08-08
關(guān)于客戶分類的內(nèi)容早就想寫卻不知道怎么動筆,因為客戶分類沒有統(tǒng)一方法和規(guī)則,行業(yè)之間分類的方法、角度完全不同,今天可能犯神經(jīng)病了,突然想清楚該怎么寫啦~~ 上一篇文章介紹了用定位理論打造 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法

數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法
2016-07-31
數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹的分類方法 1 分類的概念及分類器的評判 分類是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要課題。分類的目的是學(xué)會一個分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器),該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給 ...

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較

常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較
2016-07-11
常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較 機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領(lǐng)域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應(yīng)用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試及答案整理

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2021-02-03
數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試及答案整理 2013百度校園招聘數(shù)據(jù)挖掘工程師 《數(shù)據(jù)分析專項練習(xí)題庫》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》 一、簡答題(30分) 1、簡述數(shù)據(jù) ...
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