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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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)故事匯-邏輯回歸算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法 今天我們要來(lái)討論的一個(gè)分類(lèi)算法-邏輯回歸(你有沒(méi)有搞錯(cuò),這不還是回歸嗎,雖然名字帶上了回歸其實(shí)它是一個(gè)非常實(shí)用的分類(lèi)算法)。,適合對(duì)數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們,小板凳走起! ...

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的算法可以分為以下幾個(gè)類(lèi)別:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)都有對(duì)應(yīng)的類(lèi)標(biāo)簽或是一個(gè)輸出值,其任務(wù)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型,使模型能夠?qū)θ我?...

本人用到了spss重要功能總結(jié)

本人用到了spss重要功能總結(jié)
2018-03-19
本人用到了spss重要功能總結(jié) 一、SPSS篇 (1)用spss剔除異常值 異常值:一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過(guò)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。 一、analyze >> descriptive statistics >>des ...

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)
2018-03-15
Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ) Intel于近期發(fā)布了三門(mén)AI系列的免費(fèi)課程,分別是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、TensorFlow基礎(chǔ)三個(gè)方面。據(jù)悉,該系列免費(fèi)課 ...

R語(yǔ)言中的幾種圖

R語(yǔ)言中的幾種圖
2018-03-12
R語(yǔ)言中的幾種圖 R語(yǔ)言中,常見(jiàn)的圖有直方圖、箱線圖、條形圖、點(diǎn)陣圖、餅圖、QQ圖。 1.直方圖 直方圖是直觀了解數(shù)據(jù)分布的常用圖形,它將連續(xù)型數(shù)據(jù)分為等間距的組,并以矩形的高低來(lái)顯示相應(yīng)組中所 ...

用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性

用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性
2018-03-11
用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性 基于統(tǒng)計(jì)套利的配對(duì)交易策略是一種市場(chǎng)中性策略。具體地說(shuō),是指從市場(chǎng)上找出歷史股價(jià)走勢(shì)相近的股票進(jìn)行配對(duì),當(dāng)配對(duì)股票價(jià)格差(Spread)偏離歷史均值時(shí),則做空股價(jià)偏 ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn)

Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn)
2018-03-03
Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn) 項(xiàng)目?jī)?nèi)容 本案例選擇>> 商品類(lèi)目:沙發(fā); 數(shù)量:共100頁(yè)  4400個(gè)商品; 篩選條件:天貓、銷(xiāo)量從高到低、價(jià)格500元以上。 項(xiàng)目目的 1. 對(duì)商 ...

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)
2018-02-26
使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì) 1 描述性統(tǒng)計(jì)是什么? 描述性統(tǒng)計(jì)是借助圖表或者總結(jié)性的數(shù)值來(lái)描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)手段。數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)分析階段,我們可借助描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)描繪或總結(jié)數(shù)據(jù)的基本情況,一來(lái)可以梳 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法
2018-02-23
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法 本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之,它指出 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解

大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解
2018-02-23
大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解 1 數(shù)據(jù)分析前,我們需要思考 像一場(chǎng)戰(zhàn)役的總指揮影響著整個(gè)戰(zhàn)役的勝敗一樣,數(shù)據(jù)分析師的思想對(duì)于整體分析思路,甚至分析結(jié)果都有著關(guān)鍵性的作用。 2 分析問(wèn)題和解 ...

邏輯斯諦回歸&最大熵模型

邏輯斯諦回歸&最大熵模型
2018-02-21
邏輯斯諦回歸&最大熵模型 邏輯斯諦回歸和最大熵模型,從原理上看二者并不十分相關(guān),不知是不是因?yàn)槠枷鄬?duì)較小,所以將這兩部分內(nèi)容放到一起。本文還是從原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)來(lái)做簡(jiǎn)要介紹。 ...

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法
2018-02-18
數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法 一、以往的數(shù)據(jù)分析在今天的各類(lèi)型企業(yè)中,數(shù)據(jù)分析崗位已經(jīng)基本得到普及和認(rèn)可,這個(gè)崗位的核心任務(wù)往往是支撐運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo),將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù),客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和總結(jié),形成以往工作情況 ...

Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法

Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法
2018-02-14
Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因?yàn)樘荻认陆凳且环N思想,沒(méi)有嚴(yán)格的定義,所以用一個(gè)比喻來(lái)解釋什么是梯度下降。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

圖書(shū)銷(xiāo)售綜合分析

圖書(shū)銷(xiāo)售綜合分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào): 101004 案例名稱: 零售行業(yè)——圖書(shū)銷(xiāo)售綜合分析 作者姓名(或單位、或來(lái)源): 劉莎莎 案例所屬行業(yè): h65 零售行業(yè) 案例所用軟件: Sas EG ...

一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買(mǎi)不起房”這件事

一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買(mǎi)不起房”這件事
2018-01-29
一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買(mǎi)不起房”這件事 北京很大,大到容得下兩千多萬(wàn)人的吃喝拉撒睡。北京很小,小到裝不下一個(gè)外地人的北漂夢(mèng)。 我是一名北漂,來(lái)北京7年了,7年時(shí)間里不斷地租房搬家,心里 ...

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào): 101003 案例名稱: 財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用——上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析 作者姓名(或單位、或來(lái)源): 劉莎莎 案例所屬行業(yè): 69 證券 案例所用軟件: ...

回歸中的相關(guān)系數(shù)以及R平方值和Python應(yīng)用舉例

回歸中的相關(guān)系數(shù)以及R平方值和Python應(yīng)用舉例
2018-01-25
回歸中的相關(guān)系數(shù)以及R平方值和Python應(yīng)用舉例 1. 皮爾遜相關(guān)系數(shù) (Pearson Correlation Coefficient): 1.1 衡量?jī)蓚€(gè)值線性相關(guān)強(qiáng)度的量 1.2 取值范圍 [-1, 1]: 正向相關(guān): >0, 負(fù)向相關(guān):<0, 無(wú)相關(guān)性:=0 ...

利用R語(yǔ)言如何判別和分類(lèi)

利用R語(yǔ)言如何判別和分類(lèi)
2018-01-21
利用R語(yǔ)言如何判別和分類(lèi) 判別分析(discriminant analysis)是一種分類(lèi)技術(shù)。它通過(guò)一個(gè)已知類(lèi)別的“訓(xùn)練樣本”來(lái)建立判別準(zhǔn)則,并通過(guò)預(yù)測(cè)變量來(lái)為未知類(lèi)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。       ...

R語(yǔ)言使用邏輯回歸分類(lèi)算法

R語(yǔ)言使用邏輯回歸分類(lèi)算法
2018-01-15
R語(yǔ)言使用邏輯回歸分類(lèi)算法 邏輯回歸屬于概率統(tǒng)計(jì)的分類(lèi)算法模型的算法,是根據(jù)一個(gè)或者多個(gè)特征進(jìn)行類(lèi)別標(biāo)號(hào)預(yù)測(cè)。在R語(yǔ)言中可以通過(guò)調(diào)用logit函數(shù)執(zhí)行邏輯回歸分類(lèi)算法并預(yù)測(cè)輸出概率。通過(guò)調(diào)用glm函數(shù)將fami ...

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