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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(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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R語言中樣本平衡的幾種方法: 2017-12-06; R語言中樣本平衡的幾種方法在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時，機器學習算法可能并不穩(wěn)定，其預測結果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數(shù)據(jù)中，任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

10個令人相見恨晚的R語言包: 2017-09-15; 10個令人相見恨晚的R語言包大約3年前我開始使用R，起初進展很慢，與我習慣的語言相比，語法更加直觀也比較簡單，而且需要一段時間才能習慣于細微的差別。我還不清楚語言的力量與社區(qū)和各種包的密切關系。 ...

深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家: 2017-09-06; 深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家最近有很多人咨詢，想學習大數(shù)據(jù)，但不知道怎么入手，從哪里開始學習，需要學習哪些東西？對于一個初學者，學習大數(shù)據(jù)挖 ...

18本數(shù)據(jù)科學家必讀的R語言和Python相關書籍: 2017-05-25; 前言 “這就是閱讀。即將新軟件安裝到大腦里的過程。” 就我個人而言，我從視頻和在線教程中所學到的始終沒有從書本中學到的多。了解機器學習和數(shù)據(jù)科學很容易。目前有許多開放課程，你可以馬上就開始學習。但是 ...

利用Python,四步掌握機器學習: 2017-05-18; 利用Python,四步掌握機器學習為了理解和應用機器學習技術，你需要學習 Python 或者 R。這兩者都是與 C、Java、PHP 相類似的編程語言。但是，因為 Python 與 R 都比較年輕，而且更加“遠離”CPU，所以它們顯得 ...

機器學習的道、法、術、勢、器: 2017-05-13; 機器學習的道、法、術、勢、器 “道、法、術、器”出于老子的《道德經(jīng)》，后人又加了一個“勢”，并且也有了不同的排列。很多人習慣用“道、法、術、勢、器”的順序，原因很簡單：道以明向、法以立本、術以立策 ...

模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系: 2017-05-05; 模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系（一）模式識別的誕生與人工智能自動控制起始是從工業(yè)革命之后，人們就希望設計出減少人工干預，能自己進行調節(jié)(regulate)的機器，工程領域開始想出了根軌跡等等 ...

「CDAS 在線」央企財會到數(shù)據(jù)分析師的華麗轉變: 2017-04-28; 去年的CDAS 2016 第三屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會上，有一個比較特別的分論壇。這個論壇的嘉賓有些原本并不是業(yè)內(nèi)人士，但經(jīng)過一段時間的學習，他們成功轉型，成為一名數(shù)據(jù)分析師。他們也有一個共同的身份—— CDA ...

谷歌微軟等科技巨頭數(shù)據(jù)科學崗位面試題（108道）: 2017-04-05; 來自 Glassdoor 的最新數(shù)據(jù)可以告訴我們各大科技公司最近在招聘面試時最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個令人惋惜的結論：根據(jù)統(tǒng)計，幾乎所有的公司都有著自己的不同風格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)容，很 ...

從模型選擇到超參調整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法: 2017-04-01; 從模型選擇到超參調整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法隨著機器學習的進一步火熱，越來越多的算法已經(jīng)可以用在許多任務的執(zhí)行上，并且表現(xiàn)出色。但是動手之前到底哪個算法可以解決我們特定的實際問 ...

簡單易學的機器學習算法—K-Means算法: 2017-03-23; 簡單易學的機器學習算法—K-Means算法一、聚類算法的簡介聚類算法是一種典型的無監(jiān)督學習算法，主要用于將相似的樣本自動歸到一個類別中。聚類算法與分類算法最大的區(qū)別是：聚類算法是無 ...

干貨 | 基礎機器學習算法: 2017-03-10; 本篇內(nèi)容主要是面向機器學習初學者,介紹常見的機器學習算法，當然,歡迎同行交流。哲學要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預測未來。 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南: 2017-02-27; R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南目前我們發(fā)展出了不少機器學習算法來對數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進行一些預測已經(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果。然而 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預測糖尿病實例: 2017-01-15; Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預測糖尿病實例今天主要講述的內(nèi)容是關于一元線性回歸的知識，Python實現(xiàn)，包括以下內(nèi)容： 1.機器學習常用數(shù)據(jù)集介紹 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹: 2017-01-15; Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹這次課程主要講述一個關于Kmeans聚類的數(shù)據(jù)分析案例，通過這個案例讓同學們簡單了解大數(shù)據(jù)分析的基本流程，以及使用Python實現(xiàn)相關的聚類分析。 &nbs ...

$k均值聚類(K-means)_k means聚類算法$

k均值聚類(K-means)_k means聚類算法: 2016-12-21; k均值聚類(K-means)_k means聚類算法在前面的文章中，介紹了三種常見的分類算法。分類作為一種監(jiān)督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，并且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上 ...

說說什么是數(shù)據(jù)挖掘: 2016-12-07; 說說什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是指從數(shù)據(jù)中獲取知識。好吧，這樣的定義方式比較抽象，但這也是業(yè)界認可度最高的一種解釋了。對于如何開發(fā)一個大數(shù)據(jù)環(huán)境下完整的數(shù)據(jù)挖掘項目，業(yè)界至今仍沒有統(tǒng)一的規(guī)范 ...

機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn): 2016-12-02; 機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn) 聚類是一種無監(jiān)督的學習（無監(jiān)督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例），它將相似的對象歸到同一個簇中，它是觀察式學習，而非示例式的學習，有點像全自動分類。 ...

數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應用: 2016-11-23; 數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法分類和應用相對于武漢，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，設計師李劍葉的話挺讓人感動的?！?*的設計是內(nèi) ...

大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜: 2016-11-23; 大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜曾經(jīng)因為NLTK的緣故開始學習Python，之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語言，雖然開發(fā)語言是C/C++，但平時的很多文本數(shù)據(jù)處理任務都交給了Python。離開騰訊創(chuàng)業(yè)后，第 ...