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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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多元線性回歸實戰(zhàn)筆記: 2016-10-01; 多元線性回歸實戰(zhàn)筆記 R語言中的線性回歸函數(shù)比較簡單，就是lm()，比較復雜的是對線性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學的Data Analysis and Statistical Inference的章節(jié)以及《R語言 ...

R實現(xiàn)多元線性回歸分析！: 2016-06-20; R中的線性回歸函數(shù)比較簡單，就是lm()，比較復雜的是對線性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學的Data Analysis and Statistical Inference的章節(jié)以及《R語言實戰(zhàn)》的OLS(Ordinary Least Squa ...

scikit-learn的線性回歸模型: 2016-05-05; scikit-learn的線性回歸模型特征選擇的方法作為有監(jiān)督學習，分類問題是預測類別結(jié)果，而回歸問題是預測一個連續(xù)的結(jié)果。 1. 使用pandas來讀取數(shù)據(jù) Panda ...

線性回歸介紹之一: 2016-05-04; 線性回歸介紹之一線性回歸在所有的統(tǒng)計方法中絕對占有不可忽視的一席之地，其用途之廣泛毋庸置疑，更重要的是它是整個回歸家族中最為簡單、也最容易理解的方法，幾乎所有的統(tǒng)計學教材，不管是醫(yī)學統(tǒng)計還是 ...

數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計推斷:線性回歸: 2016-03-31; 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計推斷:線性回歸相關性(correlation) 相關性描述了兩個變量之間線性關聯(lián)的強度，表示符號為R。屬性：相關系數(shù)的幅度(絕對值)測量兩個數(shù)字變量之間線性關聯(lián)的強度相關系數(shù) ...

從一個R語言案例學線性回歸: 2016-01-26; 從一個R語言案例學線性回歸數(shù)據(jù)分析師用r語言做數(shù)據(jù)分析的時候會很多，也有很多數(shù)據(jù)分析師對于用r語言不是很了解，下面就談論一下？線性回歸簡介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable ...

用R語言進行簡單線性回歸分析_數(shù)據(jù)分析師考試: 2015-07-01; 用R語言進行簡單線性回歸分析_數(shù)據(jù)分析師考試用R語言進行簡單線性回歸分析，數(shù)據(jù)出自何曉群--應用回歸分析，語言如下所示： x y 3.4 26.2 1.8 17.8 4.6 31.3 2.3 23.1 ...

【連載7】如何用spss做probit回歸和非線性回歸: 2014-12-02; Probit回歸： Probit回歸全稱probability unit，翻譯過來叫做概率單位法，蠻拗口的一個名字。這個回歸主要用于研究半數(shù)效量用的。直白一點說，就是比方你拿一種藥去藥蟑螂，你想知道你用多少藥能藥死多少 ...

【連載4】如何用spss做一般（含虛擬變量）多元線性回歸: 2014-11-28; 【連載4】如何用spss做一般（含虛擬變量）多元線性回歸回歸一直是個很重要的主題。因為在數(shù)據(jù)分析的領域里邊，模型重要的也是主要的作用包括兩個方面，一是發(fā)現(xiàn)，一是預測。而很多時候我們就要通過回歸來進 ...

【CDA干貨】Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值？詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用: 2025-09-16; Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值？詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用在用 Python（如 pandas 庫）處理 Excel 數(shù)據(jù)時，“缺失值” 是高頻痛點 ——Excel 表中的空白單元格、“N/A” 標記或格式錯誤，導入后常會轉(zhuǎn)化為 pandas ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者: 2025-09-12; CDA 數(shù)據(jù)分析師：業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段，其價值實現(xiàn)依賴 “標準化步驟 + 專業(yè)化執(zhí)行” 的雙重保障。然而，多數(shù)企業(yè)在實踐中常因 “步 ...

【CDA干貨】統(tǒng)計模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向: 2025-09-10; 統(tǒng)計模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具，并非簡單的 “公式堆砌”，而是圍繞特定目標構建的 “數(shù)據(jù) - 邏輯 - 結(jié)論” 轉(zhuǎn)化載體。在實際應用中，相同的數(shù)據(jù)通過不同目的 ...

【CDA干貨】機器學習解決實際問題的核心關鍵：從業(yè)務到落地的全流程解析: 2025-09-09; 機器學習解決實際問題的核心關鍵：從業(yè)務到落地的全流程解析在人工智能技術落地的浪潮中，機器學習作為核心工具，已廣泛應用于推薦系統(tǒng)、金融風控、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療診斷等領域。然而，并非所有機器學習項目都能實現(xiàn) ...

數(shù)據(jù)分析師：商業(yè)數(shù)據(jù)分析體系構建的核心推動者與價值落地者: 2025-09-08; 在商業(yè)競爭日益激烈的當下，“用數(shù)據(jù)說話” 已從企業(yè)的 “加分項” 變?yōu)?“生存必需”。然而，零散的數(shù)據(jù)分析無法持續(xù)為業(yè)務賦能，唯有建立系統(tǒng)化、標準化的商業(yè)數(shù)據(jù)分析體系，才能讓數(shù)據(jù)穩(wěn)定輸出決策價值 —— 而數(shù) ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：駕馭數(shù)據(jù)范式，釋放數(shù)據(jù)價值: 2025-09-04; CDA 數(shù)據(jù)分析師：駕馭數(shù)據(jù)范式，釋放數(shù)據(jù)價值在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮席卷全球的當下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心生產(chǎn)要素。而 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師作為銜接數(shù)據(jù)與業(yè)務價值的關鍵角色，其專業(yè)能力的發(fā)揮始終 ...

【CDA干貨】解析 loss.backward ()：深度學習中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心: 2025-09-02; 解析 loss.backward ()：深度學習中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心在深度學習模型訓練流程中，loss.backward()是連接 “前向計算” 與 “參數(shù)更新” 的關鍵橋梁。它不僅負責觸發(fā)梯度的反向傳播計算，在分布式訓練場 ...

【CDA干貨】機器學習中的參數(shù)優(yōu)化：以預測結(jié)果為核心的閉環(huán)調(diào)優(yōu)路徑: 2025-08-29; 機器學習中的參數(shù)優(yōu)化：以預測結(jié)果為核心的閉環(huán)調(diào)優(yōu)路徑在機器學習模型落地中，“參數(shù)” 是連接 “數(shù)據(jù)” 與 “預測結(jié)果” 的關鍵橋梁 —— 模型參數(shù)的合理性直接決定預測精度，而預測結(jié)果則是檢驗參數(shù)有效性的唯一 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分析的實踐與價值: 2025-08-27; CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分析的實踐與價值? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行業(yè)的當下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心資產(chǎn)，而 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)價值挖掘的核心角色，其掌握的數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分 ...

【CDA干貨】季節(jié)性分解外推法：解鎖時間序列預測的規(guī)律密碼: 2025-08-26; 季節(jié)性分解外推法：解鎖時間序列預測的規(guī)律密碼在商業(yè)決策、資源調(diào)度、政策制定等領域，準確的預測是規(guī)避風險、提升效率的關鍵。而時間序列數(shù)據(jù)（如月度銷售額、季度產(chǎn)量、年度能耗）因受多種因素影響，往往呈現(xiàn)復 ...

【CDA干貨】中介分析的 SPSS 結(jié)果解讀：從原理到實踐: 2025-08-07; 中介分析的 SPSS 結(jié)果解讀：從原理到實踐在社會科學、醫(yī)學、心理學等領域的研究中，變量之間的關系往往并非簡單的直接影響，而是存在復雜的傳導機制。中介分析作為探究這種機制的重要方法，能夠揭示自變量（X）如何 ...