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數(shù)字化人才認證
') } 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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大數(shù)據(jù)建模實操案例分析:商業(yè)建模需要做到三點

大數(shù)據(jù)建模實操案例分析:商業(yè)建模需要做到三點
2016-05-11
大數(shù)據(jù)建模實操案例分析:商業(yè)建模需要做到三點 在大數(shù)據(jù)的時代,企業(yè)和消費者的接觸點變得越來越多,企業(yè)要實現(xiàn)它的業(yè)務需求,首先要從接觸點上采集消費者的數(shù)據(jù),然后去進行分析和挖掘,以滿足不同業(yè)務部門的 ...

淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模

淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模
2016-05-08
淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模 大數(shù)據(jù)應用有幾個方面,一個是效率提升,幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)處理效率,降低數(shù)據(jù)存儲成本。另外一個是對業(yè)務作出指導,例如精準營銷,反欺詐,風險管理以及業(yè)務提升。過去企業(yè)都是通過線下 ...

處理多重共線性問題

處理多重共線性問題
2016-05-07
處理多重共線性問題 一、多重共線性的表現(xiàn) 線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系??此葡嗷オ毩⒌闹笜吮举|(zhì)上是相同的,是可以相互代替的,但是完全共線性的情況并不多見,一般出 ...

如何利用市場細分方法構(gòu)建更好的預測模型?

如何利用市場細分方法構(gòu)建更好的預測模型?
2016-05-06
如何利用市場細分方法構(gòu)建更好的預測模型? 我們使用線性或者邏輯回歸模型來開發(fā)精確模型,為了預測相關(guān)的輸出結(jié)果。我們經(jīng)常為分割的部分分別創(chuàng)建模型。為了判斷它們的有效性,我們可以利用細分方法:如CHIAD ...

用主成分法解決多重共線性問題

用主成分法解決多重共線性問題
2016-05-06
用主成分法解決多重共線性問題 一、多重共線性的表現(xiàn) 線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系。看似相互獨立的指標本質(zhì)上是相同的,是可以相互代替的,但是完全共線性的情況并不多 ...

你應該掌握的七種回歸技術(shù)

你應該掌握的七種回歸技術(shù)
2016-05-05
你應該掌握的七種回歸技術(shù) 回歸分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。本文解釋了回歸分析的內(nèi)涵及其優(yōu)勢,重點總結(jié)了應該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸等七種 ...

R語言數(shù)據(jù)可視化之散點圖

R語言數(shù)據(jù)可視化之散點圖
2016-05-05
R語言數(shù)據(jù)可視化之散點圖 散點圖簡介 散點圖通常是用來表述兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系,圖中的每個點表示目標數(shù)據(jù)集中的每個樣本。 同時散點圖中常常還會擬合一些直線,以用來表示某些模型。 繪制基本散 ...

常見的數(shù)據(jù)科學家面試77個問題

常見的數(shù)據(jù)科學家面試77個問題
2016-05-04
常見的數(shù)據(jù)科學家面試77個問題 下面是77個關(guān)于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學家招聘的時候會常會的幾個問題,供各位同行參考。 1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量?你是如何處理他們的?處理的結(jié)果。 2、告訴我二個分析或者計 ...

CDA II Python:從零進階,到建模挖掘手把手教學

CDA II Python:從零進階,到建模挖掘手把手教學
2022-01-20
   CDA LEVEL II Python專題開課倒計時,你從未見過的_用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘!    Python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點,它的面向?qū)ο笊踔帘萰ava ...

數(shù)據(jù)挖掘主要解決的四類問題

數(shù)據(jù)挖掘主要解決的四類問題
2016-04-25
數(shù)據(jù)挖掘主要解決的四類問題 數(shù)據(jù)挖掘非常清晰的界定了它所能解決的幾類問題。這是一個高度的歸納,數(shù)據(jù)挖掘的應用就是把這幾類問題演繹的一個過程。下面讓我們來看看它所解決的四類問題是如何界定的: ...

一名合格的機器學習工程師需要具備的5項基本技能,你都get了嗎?

一名合格的機器學習工程師需要具備的5項基本技能,你都get了嗎?
2016-04-20
你是否對機器學習充滿興趣呢?其實到目前為止,每天有越來越多的工程師開始將好奇的目光轉(zhuǎn)向機器學習領(lǐng)域。實際上,你會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在沒有哪一個領(lǐng)域比機器學習能引起更多的曝光率和關(guān)注度。機器學習已經(jīng)以一種高調(diào)姿態(tài)闖 ...

以“上大學分析”為例體驗什么是數(shù)據(jù)挖掘

以“上大學分析”為例體驗什么是數(shù)據(jù)挖掘
2016-04-19
談到BI,就會談到數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)。數(shù)據(jù)挖掘是指用某些方法和工具,對數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律并利的一種方法。下面我們將通過具體的例子來學習什么是數(shù)據(jù)挖掘。 案例“上大學分析”-體驗什么是數(shù)據(jù) ...

SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【五】

SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【五】
2016-04-10
SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【五】 SAS——預測模型 6.1 測模型介紹 預測型(Prediction)是指由歷史的和當前的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的并能推測未來數(shù)據(jù)趨勢的知識。這類知識可以被認為是以時 間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)知識, ...

我們在數(shù)據(jù)挖掘中迷失了什么?

我們在數(shù)據(jù)挖掘中迷失了什么?
2016-04-06
我們在數(shù)據(jù)挖掘中迷失了什么? 當我們沉浸在親手構(gòu)建的模型里的時候,是否會理智地跳出來,重新審視一下,我們所忽略的會不會正是客戶所需求的呢? 1.太關(guān)注訓練 就像體育訓練中越來越注重實戰(zhàn)訓練, ...

大數(shù)據(jù)面試可能遇到的問題

大數(shù)據(jù)面試可能遇到的問題
2016-04-04
大數(shù)據(jù)面試可能遇到的問題 1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量?你是如何處理他們的?處理的結(jié)果。 2、告訴我二個分析或者計算機科學相關(guān)項目?你是如何對其結(jié)果進行衡量的? 3、什么是:提升值、關(guān)鍵績效指標、強壯 ...

市場細分如何幫助你構(gòu)建更好的預測模型?

市場細分如何幫助你構(gòu)建更好的預測模型?
2016-04-01
市場細分如何幫助你構(gòu)建更好的預測模型? 但是,這真的有必要嗎?我們可不可以創(chuàng)建一個單獨的模型和使它含有區(qū)融變量作為模型的輸入。 這可能可以。特別是根據(jù)市場細分創(chuàng)建細分模型可能是一件吃力不討 ...

基于R和Python 如何使用多項式和有序邏輯回歸

基于R和Python 如何使用多項式和有序邏輯回歸
2016-03-23
基于R和Python 如何使用多項式和有序邏輯回歸 我們中的大多數(shù)對于回歸的知識是有限的。其中,線性和邏輯回歸是我們最喜歡的一種。作為一個有趣的事實,回歸具有擴展的能力來處理不同類型的變量。你是否知道,回 ...

一文讀懂機器學習!

一文讀懂機器學習!
2016-03-21
在本篇文章中,我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習,并且上手相關(guān)的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發(fā)的番外篇,從這里開始,必須對機器學習了解才能進一步介 ...

統(tǒng)計中分類算法總結(jié)

統(tǒng)計中分類算法總結(jié)
2016-03-19
統(tǒng)計中分類算法總結(jié) 對于很多做統(tǒng)計的人員來說,對統(tǒng)計中的算法知道的不是很全面,下面就對統(tǒng)計中分類算法做個總結(jié)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 主要有兩種: l   歸一化處理 主要通過把數(shù)據(jù)歸一到一 ...

如何利用 Excel 進行高級數(shù)據(jù)分析?

如何利用 Excel 進行高級數(shù)據(jù)分析?
2016-03-16
高級的數(shù)據(jù)分析會涉及回歸分析、方差分析和T檢驗等方法,不要看這些內(nèi)容貌似跟日常工作毫無關(guān)系,其實往高處走,MBA的課程也是包含這些內(nèi)容的,所以早學晚學都得學,干脆就提前了解吧,請查看以下內(nèi)容。 ...

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