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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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)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(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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【CDA干貨】評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性

【CDA干貨】評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性
2025-06-25
評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性? ? 在機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標(biāo)。尤其是當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果為正時(shí),評(píng)估其準(zhǔn)確性不僅關(guān)乎模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性,更直接影響基于該模型所做 ...

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討
2024-12-06
欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中一個(gè)常見但棘手的問題。其核心在于模型過于簡(jiǎn)單,無法完整捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系,導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。讓我們深入探討欠擬合的數(shù)學(xué)原理、特征及解決方法。 欠擬合的 ...

數(shù)據(jù)分析怎么做:全面指南

數(shù)據(jù)分析怎么做:全面指南
2024-08-16
首先,你需要明確數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。這通常取決于業(yè)務(wù)需求,例如了解用戶行為、預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)、或發(fā)現(xiàn)潛在問題。明確的目標(biāo)有助于定義分析范圍并指導(dǎo)后續(xù)的每一步工作。 數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ)。你需要從多個(gè)渠道 ...

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)?

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)?
2024-03-22
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)成為了企業(yè)決策的重要組成部分。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為一種強(qiáng)大的工具,可以幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,并進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何用于預(yù)測(cè)和分類任務(wù)?

機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何用于預(yù)測(cè)和分類任務(wù)?
2024-02-23
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)模型在各個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。其中,預(yù)測(cè)和分類任務(wù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)和分類任務(wù)中的基本原理和常見算法,并探討其在實(shí)際應(yīng)用 ...
如何優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型的性能和效率?
2023-12-20
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘模型成為了企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)中普遍應(yīng)用的工具。然而,隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)和模型復(fù)雜性的提高,如何優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型的性能和效率變得尤為重要。本文將討論一些有效的方法,幫助您提升數(shù) ...
如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)銷售量?
2023-10-11
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)銷售量對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要。傳統(tǒng)的銷售預(yù)測(cè)方法往往基于經(jīng)驗(yàn)和直覺,但隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,我們可以利用先進(jìn)的算法和大數(shù)據(jù)來提高預(yù)測(cè)的精度。本文將介紹如何使用 ...
如何為機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)?
2023-08-30
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域中的重要工具。然而,一個(gè)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)模型離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。本文將介紹為機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟,幫助您提高模型的性能和準(zhǔn)確度。 一、數(shù)據(jù)收集 ...
如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)銷售量?
2023-08-28
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)銷售量對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要。傳統(tǒng)的銷售預(yù)測(cè)方法往往基于經(jīng)驗(yàn)和直覺,但隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,我們可以利用先進(jìn)的算法和大數(shù)據(jù)來提高預(yù)測(cè)的精度。本文將介紹如何使用 ...
競(jìng)賽中常見的特征工程技巧有哪些?
2023-08-15
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的關(guān)鍵步驟之一。它涉及對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、選擇和創(chuàng)建特征,以使其更適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在競(jìng)賽中,精心設(shè)計(jì)的特征工程技巧可以顯著提高模型的性能。以下是常見 ...

如何有效地篩選和選擇特征變量?

如何有效地篩選和選擇特征變量?
2023-08-02
在機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中,特征變量的選擇是構(gòu)建高效模型的關(guān)鍵步驟之一。通過適當(dāng)?shù)奶卣鬟x擇,我們能夠降低模型復(fù)雜度、提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,并且更好地理解數(shù)據(jù)特征。本文將介紹一些有效的方法來篩選和選擇特征變量, ...
如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析中的高維問題?
2023-07-31
在當(dāng)今信息時(shí)代,大量的數(shù)據(jù)被廣泛收集和存儲(chǔ)。然而,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,我們也面臨著高維數(shù)據(jù)分析帶來的挑戰(zhàn)。高維數(shù)據(jù)分析是指數(shù)據(jù)集中包含大量特征或維度的情況,這使得傳統(tǒng)的分析方法變得困難。本文將介紹 ...
怎樣參加數(shù)據(jù)競(jìng)賽并提高排名?
2023-07-14
參加數(shù)據(jù)競(jìng)賽并提高排名的關(guān)鍵在于準(zhǔn)備充分、學(xué)習(xí)不斷、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和團(tuán)隊(duì)合作。以下是一些建議,幫助您在數(shù)據(jù)競(jìng)賽中獲得較好的成績(jī)。 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí):掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和特征工程等基本概 ...
深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征是什么?
2023-04-07
深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域。CNN在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中表現(xiàn)出色,其中最重要的原因就是其能夠從原始像素?cái)?shù)據(jù)中提取出高 ...
哪位高手能解釋一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型,其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中,卷積核扮演著至關(guān)重要的角色,它是用于特征提取的基本操作單元。 卷積核是一個(gè)小矩陣,通常為正方形,其大小由用戶定義。卷積核通過移 ...

風(fēng)控策略的自動(dòng)化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略

風(fēng)控策略的自動(dòng)化生成-利用決策樹分分鐘生成上千條策略
2022-02-21
作者:小伍哥 來源:小伍哥聊風(fēng)控 本文重點(diǎn):風(fēng)控策略挖掘、策略推薦,策略發(fā)現(xiàn),風(fēng)控策略自動(dòng)化,決策樹 下面開始正文: 風(fēng)控策略同學(xué)在挖掘有效的風(fēng)控規(guī)則的時(shí)候,經(jīng)常需要基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),將那幾 ...

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結(jié)
2021-06-29
來源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 01、降維的意義 降低無效、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)建模的影響,提高建模的準(zhǔn)確性。 少量切具有代表性的數(shù)據(jù)將大幅 ...
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