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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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機器學習中的損失函數(shù) （著重比較：hinge loss vs softmax loss）: 2018-08-26; 機器學習中的損失函數(shù) （著重比較：hinge loss vs softmax loss） 1. 損失函數(shù) 損失函數(shù)（Loss function）是用來估量你模型的預測值f(x) 與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數(shù)，通常用L(Y,f(x)) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡激活函數(shù)和損失函數(shù): 2018-08-24; 神經(jīng)網(wǎng)絡激活函數(shù)和損失函數(shù) 激活函數(shù) 1、sigmoid sigmoid函數(shù)曲線如下: sigmoid激活函數(shù)，符合實際，當輸入值很小時，輸出接近于0；當輸入值很大時，輸出值接近于1。但sigmoid激活 ...

Python 爬取北京二手房數(shù)據(jù)，分析北漂族買得起房嗎？ | 附完整源碼: 2018-08-22; Python 爬取北京二手房數(shù)據(jù)，分析北漂族買得起房嗎？ | 附完整源碼房價高是北漂們一直關心的話題，本文就對北京的二手房數(shù)據(jù)進行了分析。本文主要分為兩部分：Python爬取趕集網(wǎng)北京二手房數(shù)據(jù)，R對爬取的 ...

在實際項目中，如何選擇合適的機器學習模型: 2018-08-20; 在實際項目中，如何選擇合適的機器學習模型在這個文章中，我們主要面向初學者或中級數(shù)據(jù)分析師，他們對識別和應用機器學習算法都非常感興趣，但是初學者在面對各種機器學習算法時，都會遇到一個問題是 “在實 ...

邏輯回歸、決策樹、支持向量機算法三巨頭: 2018-08-17; 邏輯回歸、決策樹、支持向量機算法三巨頭 1 邏輯回歸首先邏輯回歸是線性回歸衍生過來的，假設在二維空間上，本質(zhì)上還是一條線，那么在三維空間，他就是一個平面。把數(shù)據(jù)分成兩邊，就是直的不能再直的一條線 ...

無計量不學術_計量經(jīng)濟學基礎是做好實證計量的必備前提: 2018-12-06; 現(xiàn)代經(jīng)濟學問題需要數(shù)學工具實現(xiàn) 對于中國的一些學生，在學了數(shù)學、計量經(jīng)濟學這樣一些課程以后不知道怎么用，我覺得這本身跟中國的一些課程的設置是有關系的。在美國，在你學習經(jīng)濟學之前就會告訴你一些必須的先 ...

機器學習中的損失函數(shù): 2018-08-13; 機器學習中的損失函數(shù) 損失函數(shù)（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。損失函數(shù)是 ...

機器學習中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別: 2018-08-13; 機器學習中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別機器學習中的模型參數(shù)和模型超參數(shù)在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數(shù)常被稱為模型參數(shù)，這樣，很容易對初學者造成混淆。本文給出了模型參數(shù)和模型超參數(shù)的定義 ...

簡單介紹樹回歸的算法原理: 2018-08-06; 簡單介紹樹回歸的算法原理線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點（局部加權線性回歸除外）。當數(shù)據(jù)擁有眾多特征并且特征之間關系十分復雜時，構建全局模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外，實際中很多問題為 ...

數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑對與數(shù)據(jù)分析初學者來說，總會多多少少犯一些錯誤，本文總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘中最容易出現(xiàn)的錯誤，提出相應的解決方法，在此與大家分享。 0缺乏數(shù)據(jù)（Lack Data）對于分類問題 ...

數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用醫(yī)院信息化的發(fā)展及云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在醫(yī)療領域的應用，為醫(yī)學數(shù)據(jù)的獲取、存儲及處理提供了極大便利。數(shù)據(jù)挖掘也隨著計算機技術得到了廣泛應 ...

讓我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是貝葉斯統(tǒng)計: 2018-07-19; 讓我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是貝葉斯統(tǒng)計【導讀】為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解，人工智能頭條為大家整理過一篇關于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例。通項目 ...

算法太多挑花眼？教你如何選擇正確的機器學習算法: 2018-07-05; 算法太多挑花眼？教你如何選擇正確的機器學習算法機器學習算法雖多，卻沒有什么普適的解決方案。決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、深度網(wǎng)絡等等等等，是不是有時候覺得挑花了眼呢？福利來啦~本文將教你慧眼識精 ...

干貨 | 上手機器學習，從搞懂這十大經(jīng)典算法開始: 2018-07-03; 干貨 | 上手機器學習，從搞懂這十大經(jīng)典算法開始在機器學習領域，“沒有免費的午餐”是一個不變的定理。簡而言之，沒有一種算法是完美的，可以作為任何問題的最佳解決方案。認清這一點，對于解決監(jiān)督學習問題 ...

聽說你立志要做數(shù)據(jù)分析，不如先聽聽老司機的建議: 2018-06-29; 聽說你立志要做數(shù)據(jù)分析，不如先聽聽老司機的建議每年總有很多人，懷揣著對世界的一知半解、滿腔似火的熱情、還有對美好生活的向往，走出象牙塔，投身社會。世界很大，誘惑很多。對于未來，甚至在工作多年 ...

一文搞定數(shù)據(jù)科學和機器學習的最常見面試題: 2018-06-13; 一文搞定數(shù)據(jù)科學和機器學習的最常見面試題去的幾個月中，我參加了一些公司數(shù)據(jù)科學、機器學習等方向初級崗位的面試。我面試的這些崗位和數(shù)據(jù)科學、常規(guī)機器學習還有專業(yè)的自然語言處理、計算機視覺相關。 ...

R語言評測回歸模型的性能: 2018-06-02; R語言評測回歸模型的性能通過計算預測值和實際值之間的差值大小可以評估回歸模型預測性能的優(yōu)劣，常用的誤差評測標準包括均方根誤差（root mean square error,RMSE）,相對平方差（Relative Square Error，RSE ...

R語言評測回歸模型的性能: 2018-05-31; R語言評測回歸模型的性能 R語言評測回歸模型的性能通過計算預測值和實際值之間的差值大小可以評估回歸模型預測性能的優(yōu)劣，常用的誤差評測標準包括均方根誤差（root mean square error,RMSE）,相對平方差（ ...

R語言泊松Poisson回歸模型分析案例: 2018-05-31; R語言泊松Poisson回歸模型分析案例這個問題涉及馬蹄蟹研究的數(shù)據(jù)。研究中的每只雌性馬蹄蟹都有一只雄性螃蟹貼在她的巢穴中。這項研究調(diào)查了影響雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被認為影響這一點的解釋 ...

向量自回歸與結(jié)構向量誤差修正模型: 2018-05-28; 向量自回歸與結(jié)構向量誤差修正模型最近在寫向量自回歸的論文，無論是百度還是Google，都沒能找到特別合適的R環(huán)境下中文資料，大都是Eviews做出來的。所以寫這么一篇blog來分享下自己的經(jīng)驗。注：本文著重介紹 ...