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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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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如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖
2018-08-30
如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖 大數(shù)據(jù)無處不在。在時下這個年代,不管你喜歡與否,在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。 什么是 大數(shù)據(jù) ? 大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

樸素貝葉斯的推理學習算法

樸素貝葉斯的推理學習算法
2018-08-07
樸素貝葉斯的推理學習算法 貝葉斯公式簡易推導式: 樸素貝葉斯的樸素在于假設B特征的每個值相互獨立,所以樸素貝葉斯的公式是這樣的 學習與分類算法: (1)計算先驗概率和條件概率 ...

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類
2018-06-23
機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類 最近自己對機器學習比較感興趣,做個筆記,還請大牛不喜輕噴,多多指教。 樸素貝葉斯分類基于概率論中的貝葉斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法

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2018-06-10
一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法 聚類集成已經(jīng)成為機器學習的研究熱點,它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結果進行學習和集成,得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結構的數(shù)據(jù)劃分。很多學者的研究證明聚類集成能有效 ...

機器學習中的概率問題

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2018-03-13
機器學習中的概率問題 機器學習的過程可以理解為計算機通過分析大量的數(shù)據(jù)獲得模型,并通過獲得的模型進行預測的過程。機器學習的模型可以有多種表示,例如線性回歸模型,SVM模型,決策樹模型,貝葉斯模 ...
大數(shù)據(jù)可以預測 可靠性尚不確定
2018-02-03
大數(shù)據(jù)可以預測 可靠性尚不確定 人類生活需要預測,但可靠性卻實在不敢讓人恭維,鮮有正確。這有人為因素,也有技術原因。     比如“非樣本錯誤”。假設有一位司機,駕齡30年,出行2萬次,只 ...
淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時的模型調(diào)優(yōu)
2018-01-18
淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時的模型調(diào)優(yōu) 想和數(shù)據(jù)挖掘沾點邊,所以最近在復習一些算法,因為又學了點R,深感這是個統(tǒng)計分析挖掘的利器,所以想用R實現(xiàn)一些挖掘算法。 樸素貝葉斯法大概是最簡單的一種挖 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程
2018-01-12
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程 關于樸素貝葉斯 樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法,使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預測。你可以使用這種監(jiān)督性學習方法,對一個預測性建模問題進行概率建 ...

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn)

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn)
2017-12-11
樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn) 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇,將首先介紹分類問題,對分類問題進行一個正式的定義 ...

深度學習已成功應用于這三大領域

深度學習已成功應用于這三大領域
2017-11-20
深度學習已成功應用于這三大領域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的實 ...

關聯(lián)規(guī)則分析怎么做?你需要知道這3大關鍵詞、4大步驟

關聯(lián)規(guī)則分析怎么做?你需要知道這3大關鍵詞、4大步驟
2017-10-17
關聯(lián)規(guī)則分析怎么做?你需要知道這3大關鍵詞、4大步驟 關聯(lián)規(guī)則是反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯(lián)性,常用于實體商店或在線電商的推薦系統(tǒng):通過對顧客的購買記錄數(shù)據(jù)庫進行關聯(lián)規(guī)則挖掘,最終目 ...

學會數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半

學會數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半
2017-08-09
學會數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維,分析就完成了一半 在數(shù)據(jù)分析中,模型是非常有用和有效的工具和數(shù)據(jù)分析應用的場景,在建立模型的過程中,數(shù)據(jù)挖掘很多時候能夠起到非常顯著的作用。伴隨著計算機科學的發(fā)展,模型也越 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程
2017-07-31
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程 這篇文章主要介紹了用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的教程,樸素貝葉斯算法屬于機器學習中的基礎內(nèi)容、實用而高效,本文詳細展示了用Python語言實現(xiàn)的步驟,需要的 ...

【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應用

【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應用
2017-05-06
【案例】數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應用 本文,主要想簡單介紹下數(shù)據(jù)挖掘中的算法,以及它包含的類型。然后,通過現(xiàn)實中觸手可及的、活生生的案例,去詮釋它的真實存在。 一、數(shù)據(jù)挖掘的算法類型 一 ...

機器學習:決策樹(Decision Tree)

機器學習:決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機器學習:決策樹(Decision Tree) 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,它可以認為是if-then規(guī)則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學習時,利 ...
R語言實現(xiàn)樸素貝葉斯中文文本分類
2017-01-13
R語言實現(xiàn)樸素貝葉斯中文文本分類 一、樸素貝葉斯及其原理。     貝葉斯公式P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)   其中:P(A|B)  是B的后驗概率,是我們計算出來的。 P(B)是先驗概率,是 ...
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