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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 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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如何利用機器學習算法進行文本分類？
2023-11-02
隨著信息爆炸時代的到來，海量的文本數(shù)據(jù)需要被整理和歸類。機器學習算法為文本分類提供了有效的解決方案。本文將介紹如何利用機器學習算法進行文本分類，并探索其中的關鍵步驟和常用技術。 隨著互聯(lián)網的迅速發(fā)展， ...
淺談利用邏輯回歸來解決文本分類時的模型調優(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 ...

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 ...
文本分類和聚類有什么區(qū)別
2017-12-10
文本分類和聚類有什么區(qū)別 簡單點說：分類是將一篇文章或文本自動識別出來，按照已經定義好的類別進行匹配，確定。聚類就是將一組的文章或文本信息進行相似性的比較，將比較相似的文章或文本信息歸為同一組的技 ...
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 ...

一文帶你了解中文 文本分類 的關鍵技術--中文分詞

一文帶你了解中文文本分類的關鍵技術--中文分詞
2020-07-28
通常來說，計算機對于網絡上存在的大量半結構化或結構化的文本數(shù)據(jù)，計算機很難直接進行處理，因此我們需要在文本分類之前對這些數(shù)據(jù)作相應的預處理。 文本的預處理分為：文本分詞、去除停用詞、詞義消歧、統(tǒng) ...

python編寫樸素貝葉斯用于 文本分類

python編寫樸素貝葉斯用于文本分類
2018-01-08
python編寫樸素貝葉斯用于文本分類 樸素貝葉斯估計 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨立分布假設的分類方法。首先根據(jù)特征條件獨立的假設學習輸入/輸出的聯(lián)合概率分布，然后基于此模型，對給定的輸入 ...
一種根據(jù)關鍵字進行分類的文本分類算法
2017-12-10
一種根據(jù)關鍵字進行分類的文本分類算法 這樣我們可以得出這個算法的重點： 1.提取關鍵字 如何自動提取關鍵字呢？我們知道IDF值在一定程度上可以表達一個詞的重要程度，像“我的”，“你的” ...
文本分類常用算法比較
2017-12-10
文本分類常用算法比較 本文對文本分類中的常用算法進行了小結，比較它們之間的優(yōu)劣，為算法的選擇提供依據(jù)。  一、決策樹（Decision Trees） 優(yōu)點：  1、決策樹易于理解和解 ...
樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類
2017-12-10
樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類 學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現(xiàn)對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力于總結貝葉斯實戰(zhàn)中程序代碼的實現(xiàn)（python）及樸 ...

利用spark做 文本分類 （樸素貝葉斯模型）

利用spark做文本分類（樸素貝葉斯模型）
2017-12-10
利用spark做文本分類（樸素貝葉斯模型） 樸素貝葉斯模型 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對于給定的訓練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯(lián)合概率分布；然后基 ...

R 文本分類 之RTextTools

R文本分類之RTextTools
2017-05-09
R文本分類之RTextTools 古有曹植七步成詩，而RTextTools是一款讓你可以在十步之內實現(xiàn)九種主流的機器學習分類器模型的文本分類開發(fā)包。 它集成了(或者說支持)如下算法相關的包： 支持向量機（Support Vec ...

【CDA干貨】LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵

【CDA干貨】LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵
2025-07-11
LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵? 在循環(huán)神經網絡（RNN）家族中，長短期記憶網絡（LSTM）憑借其解決長序列依賴問題的獨特能力，成為處理時間序列、自然語言等序列數(shù)據(jù)的核心模型。而輸入長度作 ...
什么是隨機森林，它的優(yōu)缺點是什么？：面試標準答案與實戰(zhàn)思考
2025-03-25
當面試官問起隨機森林時，他到底在考察什么？ ""請解釋隨機森林的原理""——這是數(shù)據(jù)分析崗位面試中的經典問題。但你可能不知道，面試官期待的不僅是一個標準答案。他們更希望看到你理解算法本質的思維方式，以及將 ...
RNN和CNN在轉移學習中的應用
2024-12-06
在現(xiàn)代機器學習領域，遷移學習發(fā)揮著重要作用。尤其是卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）在圖像處理、自然語言處理等任務中展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。本文將探討它們在遷移學習中的應用，揭示它們各自的特點以及如何利 ...
欠擬合的實際案例分享
2024-12-05
欠擬合是機器學習中常見的問題，指模型無法在訓練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，往往由于模型過于簡單而無法捕捉數(shù)據(jù)中的復雜關系。以下將通過實際案例分享來深入探討欠擬合問題及其影響。 遙感數(shù)據(jù)回歸樹模型 研究人員進行 ...
人工智能課程詳解，學什么才能勝任高薪工作？
2024-10-14
人工智能（AI）專業(yè)的學生為了勝任高薪工作，需要掌握一系列的核心技能和知識。以下是一些關鍵的人工智能課程和技能，以及它們在高薪職位中的應用： 數(shù)學和統(tǒng)計基礎： 包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學和微積分等，這 ...

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應用場景詳解

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應用場景詳解
2024-09-04
貝葉斯數(shù)據(jù)分析，如同一位經驗豐富的導游，帶領我們在復雜數(shù)據(jù)的世界中游走，通過結合已有的先驗知識與新觀測數(shù)據(jù)，不斷調整和優(yōu)化我們的預測與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心，它為我們提供了一個動態(tài)調整信念的 ...
貝葉斯數(shù)據(jù)分析：概率思維在數(shù)據(jù)科學中的應用
2024-08-15
貝葉斯數(shù)據(jù)分析是一種基于貝葉斯定理的概率思維方法，廣泛應用于數(shù)據(jù)科學領域。貝葉斯定理提供了一種根據(jù)新證據(jù)更新我們信念的方法，同時考慮到我們先前信念的強度。這種方法在數(shù)據(jù)處理、模型構建和決策支持等 ...
數(shù)據(jù)挖掘分析技術：從數(shù)據(jù)中獲取洞察
2024-08-15
數(shù)據(jù)挖掘分析技術是一門結合了統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫和算法等多學科方法的科學，其目的是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、規(guī)律和知識，為企業(yè)決策提供支持，提升競爭力和運營效率。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，數(shù)據(jù)挖 ...
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