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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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SPSS教程:做多重 線性回歸 ,方差不齊怎么辦

SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦
2017-06-20
SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦 一、殘差方差齊性判斷 1. 殘差方差齊性 回顧一下前面介紹過的殘差方差齊性，即殘差ei的大小不隨預(yù)測值水平的變化而變化。我們在進(jìn)行殘差分析時(shí)，可以通過繪制標(biāo) ...

SPSS分析技術(shù)：非 線性回歸 ；非 線性回歸 與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢

SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢
2017-06-05
SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢 本文介紹的非線性回歸就是針對以上更為復(fù)雜的問題而提出的一個(gè)通用的模型框架，它采用迭代方法對用戶設(shè)置的各種復(fù)雜曲線模型進(jìn)行擬合， ...

R語言解讀多元 線性回歸 模型

R語言解讀多元線性回歸模型
2017-05-31
R語言解讀多元線性回歸模型 在許多生活和工作的實(shí)際問題中，影響因變量的因素可能不止一個(gè)，比如對于知識(shí)水平越高的人，收入水平也越高，這樣的一個(gè)結(jié)論。這其中可能包括了因?yàn)楦玫募彝l件，所以有了更好的 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法— 線性回歸 (2)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(2)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(2) 一、基本線性回歸模型的抽象     在基本的線性回歸中(可見簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1))，對于一個(gè)線性回歸為題，我們得到一個(gè)線性方程組： 在上 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法— 線性回歸 (1)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1) 一、線性回歸的概念     對連續(xù)型數(shù)據(jù)做出預(yù)測屬于回歸問題。舉個(gè)簡單的例子：例如我們在知道房屋面積(HouseArea)和臥室的數(shù)量(Bedrooms)的情況下要求房屋 ...

SPSS分析技術(shù): 線性回歸 分析

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):線性回歸分析 相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度，但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系，并沒有揭示出變量之間準(zhǔn)確的可以運(yùn)算的控制關(guān)系，也就是函數(shù)關(guān)系，不能解決針對未來的分析與預(yù) ...

R語言解讀一元 線性回歸 模型

R語言解讀一元線性回歸模型
2017-02-26
R語言解讀一元線性回歸模型 R語言作為統(tǒng)計(jì)學(xué)一門語言，一直在小眾領(lǐng)域閃耀著光芒。直到大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，R語言變成了一門炙手可熱的數(shù)據(jù)分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入，R語言的社區(qū)在迅速擴(kuò)大成長 ...
R語言：我寫的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化的函數(shù)，散點(diǎn)圖和線性回歸趨勢線及公式
2017-02-16
R語言：我寫的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化的函數(shù)，散點(diǎn)圖和線性回歸趨勢線及公式 在做項(xiàng)目的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)需要多次繪制散點(diǎn)圖和圖例，以及計(jì)算線性回歸的擬合公式和R2，為了方便處理，特編寫了這個(gè)函數(shù)，希望對大家有所幫助。 ...

分析stata多元 線性回歸 結(jié)果_stata多元 線性回歸

分析stata多元線性回歸結(jié)果_stata多元線性回歸
2017-01-06
分析stata多元線性回歸結(jié)果_stata多元線性回歸 對t p>[t]  F R^2 置信區(qū)間的值做出相應(yīng)解釋   因變量是新生兒體重birth weight  主題是產(chǎn)前護(hù)理及父母惡習(xí)對新生兒健康的影響 此外hypothesis假 ...
啞變量 虛擬變量 線性回歸_spss 線性回歸 啞變量
2016-12-13
啞變量 虛擬變量 線性回歸_spss 線性回歸 啞變量 啞變量又稱虛擬變量（Dummy Variable），又稱虛設(shè)變量、名義變量或啞變量，是量化了的質(zhì)變量，通常取值為0或1。 在研究一個(gè)因變量的時(shí)候，解釋變量中除了定 ...

教你搞定一般 線性回歸 的SPSS操作

教你搞定一般線性回歸的SPSS操作
2016-10-26
教你搞定一般線性回歸的SPSS操作 在回歸分析中，只有一個(gè)自變量的回歸分析，稱為一元回歸；多于一個(gè)自變量的回歸分析，稱為多元回歸。在做線性回歸分析之前需要先做散點(diǎn)圖，如果散點(diǎn)圖不呈現(xiàn)線性關(guān)系，則不能做 ...
如何使用線性回歸分析來預(yù)測發(fā)電廠的發(fā)電量
2016-10-17
如何使用線性回歸分析來預(yù)測發(fā)電廠的發(fā)電量 在這篇文章中，我將會(huì)教大家如何通過擬合一個(gè)線性回歸模型來預(yù)測聯(lián)合循環(huán)發(fā)電廠（CCPP）的發(fā)電量。這個(gè)數(shù)據(jù)集則來自于UCI Machine Learning Repository。這個(gè)數(shù)據(jù)集 ...

多重 線性回歸 分析的四大紀(jì)律三項(xiàng)注意

多重線性回歸分析的四大紀(jì)律三項(xiàng)注意
2016-05-19
多重線性回歸分析的四大紀(jì)律三項(xiàng)注意 鑒于多重線性回歸已經(jīng)到了濫用的程度，特總結(jié)一下在使用線性回歸時(shí)需要注意的問題，總結(jié)為四大紀(jì)律加三項(xiàng)注意。 四大紀(jì)律 四大紀(jì)律之一： 自變量與因變量之間要 ...

回歸系列（一）| 怎樣正確地理解 線性回歸

回歸系列（一）| 怎樣正確地理解線性回歸
2020-08-28
作者：丁點(diǎn)helper  來源：丁點(diǎn)幫你 線性回歸，可能是統(tǒng)計(jì)學(xué)上運(yùn)用最廣泛的一類方法了，之所以說它是一類方法，是因?yàn)樗宋覀兪熘母鞣N模型：簡單線性回歸、多重線性回歸、Logistic回歸等等。 ...

多重 線性回歸 及其R實(shí)現(xiàn)

多重線性回歸及其R實(shí)現(xiàn)
2020-08-24
作者： 丁點(diǎn)helper 來源： 丁點(diǎn)幫你 今天我們來講講多重線性回歸及其R實(shí)現(xiàn)，希望能給大家更多的靈感，從而很深入的明白多重線性回歸。 #各變量之間的相關(guān)系數(shù)（保留3位 ...

原理+代碼|Python實(shí)戰(zhàn)多元 線性回歸 模型

原理+代碼|Python實(shí)戰(zhàn)多元線性回歸模型
2020-08-05
線性回歸就是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用十分廣泛。我們在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中也經(jīng)常會(huì)遇到構(gòu)建線性回歸模型的場景，對于初學(xué)者來說還是比較困難的 ...

一文帶你快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的多元 線性回歸 到底是什么？

一文帶你快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的多元線性回歸到底是什么？
2020-07-24
線性回歸我們都很熟悉了，是有監(jiān)督學(xué)習(xí)中最為簡單的一種回歸方式，小編今天就進(jìn)一步跟大家分享一下多元線性回歸。 一、什么是多元線性回歸 在回歸分析中，如果有兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，就稱為多元回歸。線 ...

線性回歸 的原理和表達(dá)式

線性回歸的原理和表達(dá)式
2020-07-01
有監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是分類和回歸，而其中最簡單的一種回歸方式就是線性回歸。下面跟隨小編一起來看線性回歸的內(nèi)容吧。 線性回歸得出的模型不一定是一條直線，在只有一個(gè)變量的時(shí)候，模型是平面中的一條直線; ...

2020年因果推斷專題討論會(huì)從 線性回歸 走向因果推斷

2020年因果推斷專題討論會(huì)從線性回歸走向因果推斷
2020-06-23
因果推斷(causalinference)，緣起人類的本能或經(jīng)常自發(fā)提出的一個(gè)簡單問題：為什么(why)?事實(shí)上，作為科學(xué)研究的核心與宗旨——因果推斷就是關(guān)于此問題的嚴(yán)肅思考、科學(xué)驗(yàn)證或因果分析(causal analysis)。目前，因 ...

如何正確選擇 線性回歸 、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-05-27
機(jī)器學(xué)習(xí)既是藝術(shù)又是科學(xué)。但當(dāng)您查看機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個(gè)因素會(huì)影響您選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)。 有些問題非常具體，需要采取獨(dú)特的方法。例如，如果您使用推薦系統(tǒng)， ...

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