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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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SPSS和Mplus如何做非線性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線

SPSS和Mplus如何做非線性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線
2017-07-13
SPSS和Mplus如何做非線性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線 傳統(tǒng)的線性回歸模型用的比較多,但有時(shí)候變量之間的關(guān)系更符合非線性關(guān)系,此時(shí)使用非線性模型其擬合度會(huì)更好,模型預(yù)測(cè)效果更佳。在非線性關(guān)系中,如果 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語(yǔ)言

好課推薦丨CDA建模分析師-R語(yǔ)言
2017-07-13
“雖然是本科畢業(yè),但是在看數(shù)據(jù)挖掘方面的算法理論時(shí)經(jīng)常感覺(jué)一些公式的推導(dǎo)過(guò)程如天書一般,例如看svm的數(shù)學(xué)證明,EM算法,凸優(yōu)化… 感覺(jué)知識(shí)跳躍比較大, 是我微積分學(xué)的不好還是中間有什么好的教材補(bǔ)充一下,數(shù)據(jù) ...

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析
2017-07-12
SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析 使用多元回歸進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,分析軟件供選擇的比較多,主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回歸分析應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,主要有經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)等。今天小編為大家分享一篇SPSS大 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn)
2017-07-04
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點(diǎn) 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征我有話要說(shuō) 在這次校園招聘的過(guò)程中,我學(xué)到了很多的東西,也糾正了我之前的算法至上的思想,尤其是面試百度的過(guò)程中,讓我漸漸意識(shí)到 ...

回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
2017-07-02
回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 下面是回歸分析的各種變體的簡(jiǎn)單介紹,解釋變量和相應(yīng)變量就是指自變量和因變量。 常用普通最小二乘(OLS)回歸法來(lái)擬合實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性、多項(xiàng)式和多元線性等回歸模 ...

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
2017-06-30
SPSS進(jìn)行逐步回歸分析 在自變量很多時(shí),其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的,可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進(jìn)行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸模 ...

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別
2017-06-26
SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別 今天想分享給大家的是我早期建模的時(shí)候一個(gè)識(shí)別異常值的辦法,也許你在“信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡研究”看過(guò),但是代碼只能識(shí)別一個(gè)變量,我將這個(gè)代碼作了改良,但是我在這里必須聲明 ...

R語(yǔ)言多元回歸

R語(yǔ)言多元回歸
2017-06-20
R語(yǔ)言多元回歸 多元回歸是線性回歸成多于兩個(gè)變量之間關(guān)系的延伸。在簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,我們有一個(gè)預(yù)測(cè)值和一個(gè)響應(yīng)變量,但在多元回歸我們有一個(gè)以上的預(yù)測(cè)值變量和一個(gè)響應(yīng)變量。 對(duì)于多元回歸的一般數(shù) ...

R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包

R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包
2017-06-09
R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包 如何判斷我們的線性回歸模型是正確的? 1、回歸診斷的基本方法 opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women) par(mfrow = c(2, 2)) plot(fit) par(op ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師

數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師
2017-06-06
數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師 數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師的主要區(qū)別,可以用ETL和DAD的區(qū)別來(lái)解釋。 ETL(提取/變換/載入)是數(shù)據(jù)工程師,還有數(shù)據(jù)架構(gòu)師或數(shù)據(jù)庫(kù)管理員(DBA)的職責(zé)。 DAD(發(fā)現(xiàn)/獲取/提煉)是數(shù)據(jù)科 ...

 2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫(kù)

2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫(kù)
2017-06-02
Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)獲得了人們的極大青睞,各種資源也層出不窮。數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案公司 ActiveWizards 近日根據(jù)他們自己的應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫(kù)。 核心 ...

SAS中的協(xié)方差分析

SAS中的協(xié)方差分析
2017-05-29
SAS中的協(xié)方差分析 所謂的協(xié)方差分析,就是在方差分析的基礎(chǔ)上加上協(xié)變量這一額外因素,而方差分析則只考慮組變量這一因素。協(xié)變量可以有一個(gè),也可以有多個(gè)。 在這篇文章中,我只講述單變量的協(xié)方差分析。 ...

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量

SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):分段擬合;電業(yè)局如何通過(guò)簡(jiǎn)單的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)居民用電量 今天給大家介紹利用分段回歸模型擬合的辦法來(lái)處理一些特殊的變量關(guān)系。某些變量之間的關(guān)系非常有趣,不是恒久的線性或非線性關(guān)系,可能 ...

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計(jì)劃 最小二乘法的原理是以預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之差(殘差)的平方和達(dá)到最小作為判斷模型優(yōu)劣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用十分廣泛。沒(méi)有放之四海而皆準(zhǔn)的真理,最小二乘法同 ...

18本數(shù)據(jù)科學(xué)家必讀的R語(yǔ)言和Python相關(guān)書籍

18本數(shù)據(jù)科學(xué)家必讀的R語(yǔ)言和Python相關(guān)書籍
2017-05-25
前言 “這就是閱讀。即將新軟件安裝到大腦里的過(guò)程?!? 就我個(gè)人而言,我從視頻和在線教程中所學(xué)到的始終沒(méi)有從書本中學(xué)到的多。 了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)很容易。目前有許多開放課程,你可以馬上就開始學(xué)習(xí)。但是 ...

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法
2017-05-23
SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法 一、正偏態(tài)分布資料 1、輕度正偏態(tài)分布 偏度值>0,偏度值為其標(biāo)準(zhǔn)誤差的2-3倍,即Z-score=2~3,此時(shí)認(rèn)為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布,可以考慮對(duì)變量x取根號(hào)開平方的 ...

關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法

關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法
2017-05-20
關(guān)于如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法 到現(xiàn)在你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)種種奇聞?shì)W事,比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)利用大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)某位慈善家是否會(huì)捐款給基金會(huì)啦,預(yù)測(cè)一個(gè)在新生兒重癥病房的嬰兒是否會(huì)罹患敗血癥啦,或者預(yù)測(cè)一位 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢(shì)、器

機(jī)器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢(shì)、器
2017-05-13
機(jī)器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢(shì)、器 “道、法、術(shù)、器”出于老子的《道德經(jīng)》,后人又加了一個(gè)“勢(shì)”,并且也有了不同的排列。很多人習(xí)慣用“道、法、術(shù)、勢(shì)、器”的順序,原因很簡(jiǎn)單:道以明向、法以立本、術(shù)以立策 ...

SAS信用評(píng)分之模型擬合以及驗(yàn)證的大坑

SAS信用評(píng)分之模型擬合以及驗(yàn)證的大坑
2017-05-12
SAS信用評(píng)分之模型擬合以及驗(yàn)證的大坑 今天的內(nèi)容是來(lái)講我這段時(shí)間被模型擬合和模型驗(yàn)證坑過(guò)的那些事。我也是千辛萬(wàn)苦終于是把模型給建出來(lái)了。此處應(yīng)該有掌聲。因?yàn)槟P屠鲜切Ч缓眠@件事,我躲在被窩里哭了 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)
2017-05-11
機(jī)器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù) 今天我們聊聊機(jī)器學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的非常頻繁的問(wèn)題:過(guò)擬合與規(guī)則化。我們先簡(jiǎn)單的來(lái)理解下常用的L0、L1、L2和核范數(shù)規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項(xiàng)參數(shù)的選擇問(wèn)題。這里因?yàn)槠? ...

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