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') } 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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數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本降維思路及方法總結: 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、錯誤數(shù)據(jù)對建模的影響，提高建模的準確性。少量切具有代表性的數(shù)據(jù)將大幅 ...

Power BI商業(yè)智能與業(yè)務分析的結合，讓你在企業(yè)中脫穎而出: 2021-06-17; 傳統(tǒng)上，企業(yè)將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略集中在power BI商業(yè)智能（BI）上，但預測和規(guī)范分析平臺的興起，部分歸功于機器學習和人工智能，正在改變這個方程式。即使是商業(yè)智能本身也在不斷發(fā)展，這也是以前業(yè)務分析平臺獨有的功能 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二十七）: 2024-08-14; 不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中136-140題的答案，大家一起來看！ 137、A 139、D 你答對了嗎？ 141.Apriori關聯(lián)分析算法屬于？ 142.根據(jù)圖中數(shù)據(jù)，頻繁項集{P3}的支持度為？ 143.{P2,P4 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二十二）: 2024-08-14; 查看更多題目 101、CD 103、ACD 105、AD A.對電影網(wǎng)站中相似的電影進行聚類, 從而幫助劃分電影 C.人臉識別 107.以下幾個場景可以使用邏輯回歸算法？ B.疾病類型預測 108.某連續(xù)型變量數(shù)據(jù) ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》: 2024-10-04; 機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程既然我們機器學習是借助數(shù)學模型理解數(shù)學，那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《聚類分析》: 2024-08-13; 層次聚類法通常分為自底向上和自頂向下。兩種方法的運算原理其實是相同的。只不過實際計算是方向相反。自底向上，又叫做合并法。這種方法是先將每個樣本分別作為一個獨立的類，然后通過距離計算，將距離相近的兩 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二十）: 2021-01-19; 不過，在出題前，要公布下上一期11-15題的答案，大家一起來看！ 12、A 14、B 你答對了嗎？ 16.QQ圖可以用來檢驗（） B.共線性 D.過擬合 A.邏輯回歸是無監(jiān)督學習 C.邏輯回歸是非線性回歸 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（五）: 2024-10-05; 不過，在出題前，要公布下上一期16-20題的答案，大家一起來看！ 17、D 19、C 你答對了嗎？ A.這個常數(shù)應該包含在常數(shù)項 C.應該去除殘差 22.分析師小A在對他的模型進行評估時，更傾向選用調(diào)整R2作為指標 ...

都2020年了，數(shù)據(jù)分析的真相究竟是什么？: 2020-10-19; 作者：接地氣的陳老師來源：接地氣學堂一提人工智能大數(shù)據(jù)，必有人提啤酒與尿布，有意思的是，都2020年了，還有人信這個老掉牙的都市傳說。今天我們系統(tǒng)講解一下。 1 站在背后的關聯(lián)規(guī) ...

咋做數(shù)據(jù)分析，張口就來RFM模型，結果用錯了！: 2020-09-23; 作者：接地氣的陳老師來源：接地氣學堂上一篇講了【用戶畫像高大上，但90%的人都做失敗了！】后，很多同學表示想看RFM模型，今天它來了。RFM模型是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型，幾乎所有文章都會提到它，然 ...

業(yè)務模型，該怎么搭建？: 2020-09-01; 很多同學最怕聽“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務方狂噴：你這都是啥東西！脫離業(yè)務！不切實際！所以到底什么是“業(yè)務模型”，又改怎么建？我們今天系統(tǒng)講解一 ...

sas評分卡之沒有因變量我也能建模: 2018-08-23; sas評分卡之沒有因變量我也能建模在建模中，并不是什么時候都有因變量的，那么在沒有因變量的情況下，我們應該怎么無恥的還要建模呢，你會說聚類啊，無監(jiān)督嘛，關聯(lián)規(guī)則嘛。但是我要說的我有ahp(層次分析法) ...

常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡: 2018-07-25; 常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡前向反饋網(wǎng)絡和感知器是直線向前的，信息從前向后（分別是輸入和輸出）傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡通常被描述成多層，其中每一層都由輸入、隱藏層、輸出單元構成。一層單一網(wǎng)絡內(nèi)部絕對不會有任何連接而 ...

基于Spark的機器學習經(jīng)驗: 2018-07-19; 基于Spark的機器學習經(jīng)驗如何基于spark做機器學習 Spark發(fā)展到1.5版本，算是全平臺了，實時批計算，批處理，算法庫，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。當然，這里我要提及的是，S ...

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖: 2018-07-04; 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖說起機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關系，不妨這樣來理解，機器學習應用在數(shù)據(jù)分析領域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理，如果將機器學習應用在圖像處理 ...

對數(shù)據(jù)科學家來說最重要的算法和統(tǒng)計模型: 2018-05-31; 對數(shù)據(jù)科學家來說最重要的算法和統(tǒng)計模型作為一個在這個行業(yè)已經(jīng)好幾年的數(shù)據(jù)科學家，在LinkedIn和QuoLa上，我經(jīng)常接觸一些學生或者想轉(zhuǎn)行的人，幫助他們進行機器學習的職業(yè)建議或指導方面相關的課程選擇。一 ...

一份關于數(shù)據(jù)科學家應該具備的技能清單: 2018-05-30; 一份關于數(shù)據(jù)科學家應該具備的技能清單大數(shù)據(jù)時代，什么職業(yè)比較吃香?答案可以從今年的校招薪資列表上知道——算法工程師、人工智能研究員、數(shù)據(jù)分析等職位。其實這幾個職位有一定的交集，那就是需要處理大量 ...

利用大數(shù)據(jù)分析將保險業(yè)風險防控做到極致: 2018-05-18; 利用大數(shù)據(jù)分析將保險業(yè)風險防控做到極致互聯(lián)時代，特別是移動互聯(lián)網(wǎng)日漸普及之后，大數(shù)據(jù)的搜集變得更為方便和可行，大數(shù)據(jù)的應用價值受到了各行各業(yè)的關注，甚至大數(shù)據(jù)本身也成了一個專門產(chǎn)業(yè)。保險作為基于 ...

大數(shù)據(jù)時代智慧司法建設功能價值與挑戰(zhàn): 2018-04-08; 大數(shù)據(jù)時代智慧司法建設功能價值與挑戰(zhàn) 司法信息化建設是實現(xiàn)司法現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的必由之路，而“智慧司法”建設則是司法信息化建設的關鍵階段。在此背景下，研究大數(shù)據(jù)時代智慧司法建設的功能價值與面臨的發(fā)展挑戰(zhàn) ...