99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

<dfn id="fm51w"></dfn>

CDA數(shù)據(jù)科學研究院 CDA考試中心 CDA網(wǎng)校企業(yè)服務

CDA社區(qū)

CDA競賽 CDA技術答疑 CDA會員職業(yè)咨詢

關于CDA APP下載

全國熱線4000-51-9191

首頁

課程中心

就業(yè)邦：

CDA數(shù)據(jù)分析周末就業(yè)班2025 CDA數(shù)據(jù)分析脫產(chǎn)就業(yè)班2025 CDA敏捷算法建模周末班

職業(yè)技能：

CDA 業(yè)務數(shù)據(jù)分析 LEVEL Ⅰ 實操班 CDA 商業(yè)策略分析 LEVEL Ⅱ 集訓營 CDA 機器學習與深度學習 LEVEL Ⅲ 集訓營

職業(yè)路徑

直播公開課

認證考試

企業(yè)內(nèi)訓

CDA社區(qū)

CDA競賽 CDA技術答疑 CDA會員 scikit-learn中文社區(qū) 職業(yè)咨詢求職招聘能力測試

產(chǎn) 品

大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室好學AI(下一代智能學習產(chǎn)品) CDA網(wǎng)校 CAIE人工智能工程師認證 AI工具集

證書查詢

免密碼登錄

提交首次登錄驗證后自動注冊

') } 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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

1 ...33 34 35 36 37 38 39 40 41 ..50 37/50

數(shù)據(jù)科學優(yōu)質課程推薦2：統(tǒng)計入門課程篇: 2017-05-04; 一年前，我退出了加拿大最好的計算機科學項目之一，利用在線課程資源開始創(chuàng)建屬于自己的數(shù)據(jù)科學碩士課程。通過 edX , Coursera ,以及 Udacity 我可以學習我所需要的一切，而且學的更快、效率更高，成本更低 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost）: 2017-05-04; 數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost）面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位，第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位，只想著能夠去多準備一些，體驗面這個崗位的感覺，雖然最好心有不甘告終，不過繼續(xù)加油。不過 ...

利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘: 2017-05-03; 利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘覆蓋使用Python進行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結構模式的實踐工具。第一節(jié) 介紹數(shù)據(jù)挖掘是一個隱式提取以前未知的潛在有用的數(shù)據(jù)信息提取方式。它使用廣泛，并且是眾多應用的技術基礎。 ...

數(shù)據(jù)挖掘中易栽的10個坑: 2017-05-03; 數(shù)據(jù)挖掘中易栽的10個坑 1.缺乏數(shù)據(jù) 對于分類問題或預估問題來說，常常缺乏準確標注的案例。例如： -欺詐偵測(：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數(shù)的欺詐交易，還有很多的欺詐交易沒有被正確標 ...

SPSS因子分析法-例子解釋: 2017-05-02; SPSS因子分析法-例子解釋因子分析的基本概念和步驟一、因子分析的意義在研究實際問題時往往希望盡可能多地收集相關變量，以期望能對問題有比較全面、完整的把握和認識。例如，對高等學?？蒲袪顩r的評 ...

R語言中如何使用最小二乘法: 2017-04-28; R語言中如何使用最小二乘法這里只是介紹下R語言中如何使用最小二乘法解決一次函數(shù)的線性回歸問題。代碼如下： > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98, ...

Spss的基本方法使用步驟: 2017-04-23; Spss的基本方法使用步驟由于一次的調(diào)研工作，我們的數(shù)據(jù)分析采用spss的統(tǒng)計分析工具，然后我是一個新人，全都是一步一步從零開始操作的。在學習的過程中簡單記錄了一點筆記，既然寫了，就覺得應該把它保存下來 ...

使用Excel進行回歸分析，預測真實值: 2017-04-14; 前言昨天學習了 Excel 中的相關分析，在數(shù)據(jù)分析中，相關分析和回歸分析關系緊密，今天來學習下 Excel 中的回歸分析。回歸分析回歸分析（regressionanalysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的 ...

SPSS分析技術:判別分析: 2017-04-06; SPSS分析技術:判別分析在數(shù)據(jù)處理中，有這樣一種情況：現(xiàn)在已經(jīng)有若干樣本被正確地分類了，但不清楚分類的依據(jù)是什么。同時，未來還會有大量的未被分類的樣本，需要按照上述規(guī)則判定這些樣本的所屬類別。為此 ...

嶺回歸分析及其SPSS實現(xiàn)方法: 2017-04-05; 嶺回歸分析及其SPSS實現(xiàn)方法近日有醫(yī)院的小伙伴問起嶺回歸分析的SPSS操作，在此與大家一起復習一下。嶺回歸分析（RidgeRegression）是一種改良的最小二乘估計方法，它是用于解決在線性回歸分析中自變量存 ...

谷歌微軟等科技巨頭數(shù)據(jù)科學崗位面試題（108道）: 2017-04-05; 來自 Glassdoor 的最新數(shù)據(jù)可以告訴我們各大科技公司最近在招聘面試時最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個令人惋惜的結論：根據(jù)統(tǒng)計，幾乎所有的公司都有著自己的不同風格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)容，很 ...

sas輸出基尼方差，F(xiàn)檢驗: 2017-04-03; sas輸出基尼方差，F(xiàn)檢驗有時候，我們在建模前期會有一個變量探索的單變量與因變量的數(shù)據(jù)分析報告，但其實，不同的數(shù)據(jù)形式有不同的指標來衡量變量與因變量的解釋能力今天的代碼介紹的就是單變量與因變量之 ...

扒一扒真實的大數(shù)據(jù)行業(yè): 2017-04-02; 扒一扒真實的大數(shù)據(jù)行業(yè) 大數(shù)據(jù)是近年來方興未艾的行業(yè)，也是企業(yè)服務的一個重要門類，在上一期的文章中做了簡單的羅列和介紹。在今天的文章中，水鏡先生結合自己的專業(yè)知識，為大家扒一扒真實的大數(shù)據(jù)行業(yè)。 ...

從模型選擇到超參調(diào)整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法: 2017-04-01; 從模型選擇到超參調(diào)整，六步教你如何為機器學習項目選擇算法隨著機器學習的進一步火熱，越來越多的算法已經(jīng)可以用在許多任務的執(zhí)行上，并且表現(xiàn)出色。但是動手之前到底哪個算法可以解決我們特定的實際問 ...

學習SAS的正確姿勢是怎樣的？: 2022-01-20; SAS作為世界知名大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，只要是大機構, 不論是、制藥、金融、保險、市場部門、NGO還是政府部門，SAS的覆蓋率，都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在統(tǒng)計軟件上，也選擇的是SAS。同時SAS系統(tǒng)具有使用靈 ...

簡單易學的機器學習算法—嶺回歸(Ridge Regression): 2017-03-24; 簡單易學的機器學習算法—嶺回歸(Ridge Regression) 一、一般線性回歸遇到的問題在處理復雜的數(shù)據(jù)的回歸問題時，普通的線性回歸會遇到一些問題，主要表現(xiàn)在：預測精度：這里要處理好這樣 ...

簡單易學的機器學習算法—分類回歸樹CART: 2017-03-22; 簡單易學的機器學習算法—分類回歸樹CART 分類回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）是一種典型的決策樹算法，CART算法不僅可以應用于分類問題，而且可以用于回歸問題。一、樹回歸的概念 ...

機器學習-回歸模型-欠擬合和過擬合: 2017-03-20; 機器學習-回歸模型-欠擬合和過擬合 1. 什么是欠擬合和過擬合先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型擬合的函數(shù)和訓練集的關系第一張圖片擬合的函數(shù)和訓練集誤差較大，我們稱這種情況為欠擬合 ...

從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念: 2017-03-20; 從曲線擬合問題窺視機器學習中的相關概念一直徘徊在機器學習的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想，從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機器學習是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學科的綜合學 ...

機器學習中的隱馬爾科夫模型（HMM）詳解: 2017-03-18; 機器學習中的隱馬爾科夫模型（HMM）詳解在之前介紹貝葉斯網(wǎng)絡的博文中，我們已經(jīng)討論過概率圖模型（PGM）的概念了。Russell等在文獻【1】中指出：“在統(tǒng)計學中，圖模型這個術語指包含貝葉斯網(wǎng)絡在內(nèi)的比較寬泛 ...