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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(duì)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(cè)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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機(jī)器學(xué)習(xí)中最小二乘法是什么,如何實(shí)現(xiàn)?

機(jī)器學(xué)習(xí)中最小二乘法是什么,如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-24
最小二乘法,相信大家都不陌生,統(tǒng)計(jì)學(xué)中很是常見,而且其理論相對(duì)簡(jiǎn)單,用途也很廣泛。今天小編就給大家具體介紹一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘,或者也可以叫做最小平方和,它目的就是通過最 ...

量化研究如何“知其然知其所以然,知其然知其何以用”

量化研究如何“知其然知其所以然,知其然知其何以用”
2020-07-22
說量化研究難, “知其然知其所以然,知其然知其何以用” 7月25-27日三天 經(jīng)管之家學(xué)術(shù)研討會(huì) 特邀請(qǐng)量化研究大師和當(dāng)紅社會(huì)定量分析名師王存同教授 帶我們從線性回歸走向因果推斷! 因果推 ...

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念?

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念?
2020-07-09
決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹,被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。 一、決策 ...

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見的問題,簡(jiǎn)單來說就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見的。 圖 ...

邏輯回歸(Logistic Regression)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?

邏輯回歸(Logistic Regression)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
2022-12-23
邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的一種學(xué)習(xí)方法,今天我們就來看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)。 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類任務(wù)常用的方 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐!

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用,簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐!
2020-05-25
上一篇文章中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單知識(shí),還有python中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐需要的生態(tài)環(huán)境,接下來將會(huì)通過鳶尾花分類這個(gè)例子對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹。通過一步一步地實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目來介紹以下內(nèi)容。 導(dǎo)入和 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!

機(jī)器學(xué)習(xí)python算法應(yīng)用,監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等!
2020-05-25
本系列文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用,介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境,使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來解決工程實(shí)踐中的問題,而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機(jī)器學(xué)習(xí)Python實(shí)踐》,會(huì)通過例子一步一步地引導(dǎo)大 ...

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?
2020-05-25
作者:野水晶體  來源:livandata 看到這個(gè)題目,大家是否會(huì)有一些小小的想法?別鬧了!筆者是一個(gè)正經(jīng)人,討論的也是一個(gè)有關(guān)python的技術(shù)問題,哈哈~ 每個(gè)人的行為都是有跡可循的,這些 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!

有監(jiān)督學(xué)習(xí):從過去到現(xiàn)在的模型流行度(深度翻譯好文)!
2020-05-14
在過去的幾十年中,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。誠(chéng)然,有些方法已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間了,但仍然是該領(lǐng)域的主要內(nèi)容。例如,Legendre和Gauss已經(jīng)在19世紀(jì)初提出了最小二乘的概念。在最近的幾十年中,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門必讀:6種簡(jiǎn)單實(shí)用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖

機(jī)器學(xué)習(xí)入門必讀:6種簡(jiǎn)單實(shí)用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖
2020-03-26
作者 | 盧譽(yù)聲 大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當(dāng)中,我們介紹一些簡(jiǎn)單但經(jīng)典實(shí)用的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,讓大家對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)基本的感性認(rèn)識(shí)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇 | 面向初學(xué)者的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇 | 面向初學(xué)者的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-03-03
作者 | Rekhit Pachanekar 來源 | CDA數(shù)據(jù)分析師 英國(guó)數(shù)學(xué)家,計(jì)算機(jī)科學(xué)家,邏輯學(xué)家和密碼分析員艾倫·圖靈(Alan Turing)推測(cè)未來機(jī)器會(huì)具有智能。 “這就像一個(gè)學(xué)生,他從老師那 ...

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)際的業(yè)務(wù)問題

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)際的業(yè)務(wù)問題
2020-03-02
作者 | Daniel Faggella 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師  自2012年以來,很容易看到風(fēng)險(xiǎn)投資,會(huì)議和與業(yè)務(wù)相關(guān)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”查詢的廣泛普及-但大多數(shù)技術(shù)主管通常很難確定他們的業(yè)務(wù)可能將機(jī) ...

一文講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題

一文講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題
2020-01-08
作者 | 宋老師 來源 | JSong的數(shù)據(jù)科學(xué)小站 多重共線性是使用線性回歸算法時(shí)經(jīng)常要面對(duì)的一個(gè)問題。在其他算法中,例如決策樹和貝葉斯,前者的建模過程是逐步遞進(jìn),每次拆分只有一個(gè)變量參 ...

Python數(shù)據(jù)清洗(三):異常值識(shí)別與處理

Python數(shù)據(jù)清洗(三):異常值識(shí)別與處理
2019-12-20
作者 | 劉順祥 來源 | 數(shù)據(jù)分析1480 在《Python數(shù)據(jù)清洗(一):類型轉(zhuǎn)換和冗余數(shù)據(jù)刪除》和《Python數(shù)據(jù)清洗(二):缺失值識(shí)別與處理》文中已經(jīng)講解了有關(guān)數(shù)據(jù)中重復(fù)觀測(cè)和缺失值的識(shí)別與處 ...

新手機(jī)器學(xué)習(xí)工程師最容易犯的6大錯(cuò)誤

新手機(jī)器學(xué)習(xí)工程師最容易犯的6大錯(cuò)誤
2019-12-16
作者 | Christopher Dossman 編譯 | ronghuaiyang 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有許多方法來構(gòu)建產(chǎn)品或解決方案,每種方法都假設(shè)不同的東西。很多時(shí)候,如何識(shí)別哪些假設(shè)是合理的并不明顯。剛接觸機(jī)器學(xué) ...

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,你應(yīng)該知道的P值

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,你應(yīng)該知道的P值
2019-12-13
作者 | SHAROON SAXENA 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介紹 當(dāng)你向有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家談?wù)損值時(shí),以下情況 ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南
2019-12-11
作者 | KHYATI MAHENDRU 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 損失函數(shù)實(shí)際上是我們經(jīng)常使用的這些技術(shù)的核心,本文介紹了多種損失函數(shù),他們的工作位置以及如何在Python中進(jìn)行編碼。 前言 首先想 ...

人工智能中的線性代數(shù):如何理解并更好地應(yīng)用它?

人工智能中的線性代數(shù):如何理解并更好地應(yīng)用它?
2019-12-10
作者 | Oleksii Kharkovyna 編譯 | 機(jī)器之心 線性代數(shù)是 AI 專家必須掌握的知識(shí),這已不再是個(gè)秘密。如果不掌握應(yīng)用數(shù)學(xué)這個(gè)領(lǐng)域,你永遠(yuǎn)就只能是「門外漢」。當(dāng)然,學(xué)習(xí)線性代數(shù)道阻且長(zhǎng)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標(biāo)下降法 梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

數(shù)據(jù)分析最有用的25個(gè) Matplotlib圖(一)

數(shù)據(jù)分析最有用的25個(gè) Matplotlib圖(一)
2019-11-28
作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營(yíng) 25個(gè)Matplotlib圖的匯編,在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對(duì)象。今天給大家分享前面 ...

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