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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(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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大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型(上): 2016-04-07; 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型(上) 實(shí)際上，所有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是以概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的。下面我們將探討如何用模型來表示簡單的、描述性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。如果我們可以描述所要找的事物，那么想要找到它就 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降法: 2016-04-01; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降法最優(yōu)化問題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中非常重要的一部分，幾乎每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心都是在處理最優(yōu)化問題。本文中我講介紹一些機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的且非常掌握的最優(yōu)化算法，看完本篇文章 ...

數(shù)據(jù)分析-回歸分析: 2016-03-29; 數(shù)據(jù)分析-回歸分析回歸分析是數(shù)據(jù)分析中最常用的模型之一，其實(shí)用性和普遍性很高，如下分別從線性回歸、多元回歸、邏輯回歸三方面，通過實(shí)例分析講解解決三個(gè)問題實(shí)例1：羽美想預(yù)測明天的冰茶銷量 ...

玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析，必知必會(huì)的7款Python工具！: 2016-03-22; 玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析，必知必會(huì)的7款Python工具如果你有志于做一個(gè)數(shù)據(jù)專家，你就應(yīng)該保持一顆好奇心，總是不斷探索，學(xué)習(xí)，問各種問題。在線入門教程和視頻教程能幫你走出第一步，但是最好的方式就是通過熟悉各種已 ...

LEVEL II數(shù)據(jù)挖掘全流程_四大專題，皆為大牛！: 2022-01-20; CDA Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)，或通過CDA Level Ⅰ認(rèn)證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。 ...

大數(shù)據(jù)處理及其研究進(jìn)展: 2016-03-03; 大數(shù)據(jù)處理及其研究進(jìn)展一、大數(shù)據(jù)基本概念大數(shù)據(jù)Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運(yùn)行時(shí)間內(nèi)可以承受的收集，管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集;大數(shù)據(jù)是目前存儲(chǔ)模式與能力、計(jì)算模式與能 ...

【CDA數(shù)據(jù)分析師_從師之路】CDA答疑邦，幫你解惑（第二波）: 2016-02-25; 1. 請教各位大牛一個(gè)問題，用python的pandas庫讀取excel數(shù)據(jù)后，運(yùn)行時(shí)總是提示ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too ...

【Python數(shù)據(jù)挖掘】案例實(shí)戰(zhàn)講解-本周開課: 2022-04-02; 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算時(shí)代，現(xiàn)代金融，零售，生物醫(yī)學(xué)，互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已成為價(jià)值評估，指導(dǎo)決策不可忽視的營銷技術(shù)。盤點(diǎn)2014百大數(shù)據(jù)挖掘成功案例：（節(jié)選） · 深圳市兒童醫(yī)院成功部署IBM集成平臺(tái) ...

多重共線性問題的幾種解決方法: 2016-01-08; 多重共線性問題的幾種解決方法在多元線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)中，其重要假定之一是回歸模型的解釋變量之間不存在線性關(guān)系，也就是說，解釋變量X1，X2，……，Xk中的任何一個(gè)都不能是其他解釋變量的線性組合。如 ...

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題1: 2024-09-12; 《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫》《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》推薦學(xué)習(xí)書籍《CDA一級(jí)教材》適合CDA一級(jí)考生備考，也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA ...

邏輯回歸（Logistic Regression）: 2016-01-06; 邏輯回歸（Logistic Regression）這節(jié)學(xué)習(xí)的是邏輯回歸（Logistic Regression），也算進(jìn)入了比較正統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。啥叫正統(tǒng)呢？我概念里面機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般是這樣一個(gè)步驟： 1）對于一個(gè)問題，我們用數(shù) ...

數(shù)據(jù)挖掘中最易栽10大大坑: 2016-01-04; 數(shù)據(jù)挖掘中最易栽10大大坑按照總結(jié)，這10大易犯錯(cuò)誤包括： 0、缺乏數(shù)據(jù)（Lack Data） 1. 太關(guān)注訓(xùn)練（Focus on Training） 2. 只依賴一項(xiàng)技術(shù)（Rely on One Techniq ...

Excel中的高級(jí)數(shù)據(jù)分析(1): 2016-01-01; Excel中的高級(jí)數(shù)據(jù)分析(1) 網(wǎng)站分析中專業(yè)的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 騰訊分析和百度統(tǒng)計(jì)等外，我想最常用的數(shù)據(jù)處理工具就是Excel了，Excel里頭最基礎(chǔ)的就是運(yùn)算和圖表的制 ...

【義烏市恒信職業(yè)技能培訓(xùn)學(xué)校】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2015-12-31; 【義烏市恒信職業(yè)技能培訓(xùn)學(xué)?！空衅笖?shù)據(jù)分析師經(jīng)義烏市人事勞動(dòng)社會(huì)保障局和民政局審核批準(zhǔn)的具有國家職業(yè)資格培訓(xùn)的專業(yè)機(jī)構(gòu)。民辦學(xué)校辦學(xué)許可證(人社民3307823000028號(hào))；教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富，師資力量雄厚， ...

統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘: 2015-12-24; 統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理信息化的大背景下，數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)成為企業(yè)應(yīng)用關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)，但由于歷史原因，大部分人對傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析和新起的數(shù)據(jù)挖掘都不太了解，存在著許多模糊認(rèn)識(shí)。這里先談?wù)剬y(tǒng) ...

面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題: 2015-12-22; 面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題。數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。那么在應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析師這一職位的求職者會(huì)面臨哪些面試問題呢？ &n ...

從協(xié)方差分析看回歸與方差分析的聯(lián)系: 2020-08-19; 作者：丁點(diǎn)helper 來源：丁點(diǎn)幫你無論是單因素還是雙因素方差分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，它們都有一些共性，比如研究的因變量（如前文的硒含量、滿意度得分），都是定量變量；而自變量，即分組變量（如地區(qū) ...

原理+代碼｜python基于主成分分析的客戶信貸評級(jí)實(shí)戰(zhàn): 2020-08-10; 小編今天跟大家分享的文章是關(guān)于python基于主成分分析的客戶信貸評級(jí)實(shí)戰(zhàn)的，大家在學(xué)習(xí)python過程中要注意理論學(xué)習(xí)與實(shí)際案例操作相結(jié)合，這樣才能更好地掌握。好了，跟小編一起來看具體內(nèi)容吧！文章來 ...

從協(xié)方差分析看回歸與方差分析的聯(lián)系: 2020-07-31; 小編以前簡單跟大家分享過方差分析。先來回顧一下概念：方差分析（ANOVA）又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是由羅納德·費(fèi)雪爵士發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。但是對于方差分析更深層次的 ...

數(shù)據(jù)可視化｜用散點(diǎn)圖進(jìn)行數(shù)據(jù)分析: 2020-07-30; 散點(diǎn)圖大家都能繪制，平常工作匯報(bào)有時(shí)也會(huì)用散點(diǎn)圖讓報(bào)表看起來更美觀。但是，散點(diǎn)圖并不是為了展示數(shù)據(jù)，而是需要數(shù)據(jù)分析，并利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果推動(dòng)業(yè)務(wù)的增長。小編今天跟大家分享的這篇文章就是教大家 ...

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