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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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先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率及其影響因素
2024-12-06
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,了解先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率以及它們的影響因素至關(guān)重要。讓我們通過(guò)一些實(shí)際例子和個(gè)人見(jiàn)解來(lái)深入探討這些概念,同時(shí)微妙地融入CDA(認(rèn)證數(shù)據(jù)分析師)資格的相關(guān)內(nèi)容。 先驗(yàn)概率(Prior Probability) ...
貝葉斯公式里的先驗(yàn)概率怎么理解?
2020-07-01
在許學(xué)習(xí)貝葉斯方法的時(shí)候最常見(jiàn)到的就是先驗(yàn)概率,后驗(yàn)概率。下面小編簡(jiǎn)單介紹一下先驗(yàn)概率,希望對(duì)各位小伙伴有所幫助。 一、先驗(yàn)概率定義 先驗(yàn)概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)和分析得到的概率 二、先驗(yàn)概率條件 ...

 先驗(yàn)概率 和后驗(yàn)概率的區(qū)別和聯(lián)系?

先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率的區(qū)別和聯(lián)系?
2020-05-19
先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率是與貝葉斯概率更新有關(guān)的兩個(gè)概念百。假如某一不確定事件發(fā)生的主觀概率 因?yàn)槟硞€(gè)新情況的出現(xiàn) 而發(fā)生了改變,那么改變前的那個(gè)概率就被叫做先驗(yàn)概率,改變后的概率就叫后驗(yàn)概率。 先驗(yàn)概率是指 ...
判別分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與公式
2024-12-06
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,判別分析是一項(xiàng)重要的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。它能夠在已知分類(lèi)情況下,根據(jù)研究對(duì)象的特征值判斷其類(lèi)型歸屬。本文將探討判別分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、常用方法及應(yīng)用,并解釋其重要性和實(shí)際意義。 判別分析的 ...
各種假設(shè)檢驗(yàn)方法的比較
2024-12-05
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,假設(shè)檢驗(yàn)是一種驗(yàn)證特定假設(shè)是否成立的方法,通過(guò)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)。不同假設(shè)檢驗(yàn)方法適用于各種統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景和問(wèn)題,具有特定的適用條件和優(yōu)缺點(diǎn)。 基本概念與方法 假設(shè)檢驗(yàn)通常涉及原假設(shè)(H0)和備擇 ...
基于單因素方差分析結(jié)果的報(bào)告撰寫(xiě)
2024-12-05
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是一項(xiàng)核心方法,用于驗(yàn)證研究中所提出的假設(shè)是否成立。從t檢驗(yàn)到卡方檢驗(yàn),每種方法都有其特定的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)劣勢(shì)。本文將深入探討幾種常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法,如t檢驗(yàn)、U檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和F檢 ...
數(shù)據(jù)分析相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)
2024-12-02
在今天的數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)扮演著至關(guān)重要的角色。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言,熟練掌握各種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)至關(guān)重要。通過(guò)恰到好處的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和分析,數(shù)據(jù)分析師能夠?yàn)槠髽I(yè)決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數(shù)據(jù)分析中必 ...

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應(yīng)用場(chǎng)景詳解

貝葉斯數(shù)據(jù)分析的原理、方法及應(yīng)用場(chǎng)景詳解
2024-09-04
貝葉斯數(shù)據(jù)分析,如同一位經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)游,帶領(lǐng)我們?cè)趶?fù)雜數(shù)據(jù)的世界中游走,通過(guò)結(jié)合已有的先驗(yàn)知識(shí)與新觀測(cè)數(shù)據(jù),不斷調(diào)整和優(yōu)化我們的預(yù)測(cè)與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心,它為我們提供了一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整信念的 ...
構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的知識(shí)體系:從基礎(chǔ)到應(yīng)用的全方位指南
2024-08-20
作為一個(gè)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域深耕多年的從業(yè)者,我深知學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要掌握的知識(shí)和技能。對(duì)于新入行的朋友們,我希望這篇文章能夠?yàn)槟銈兲峁┮粋€(gè)全面的指南,幫助你們構(gòu)建起扎實(shí)的知識(shí)體系。這不僅僅是一個(gè)技術(shù)性的問(wèn) ...
貝葉斯數(shù)據(jù)分析:概率思維在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用
2024-08-15
貝葉斯數(shù)據(jù)分析是一種基于貝葉斯定理的概率思維方法,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。貝葉斯定理提供了一種根據(jù)新證據(jù)更新我們信念的方法,同時(shí)考慮到我們先前信念的強(qiáng)度。這種方法在數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建和決策支持等 ...
常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有哪些?
2023-06-17
數(shù)據(jù)挖掘是一種從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的知識(shí)、信息和關(guān)聯(lián)等,并且可以將這些信息應(yīng)用于不同領(lǐng)域的技術(shù)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常檢測(cè)等。本文將介紹這些算法的主要概念和應(yīng)用場(chǎng)景。 ...
如何評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能?
2023-06-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能是非常重要的。因此,本文將簡(jiǎn)要介紹一些用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能的常見(jiàn)指標(biāo)和方法。 數(shù)據(jù)集劃分 首先要想到的是,評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能需要使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試操作。為了避免模型對(duì)已知數(shù) ...

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的區(qū)別?

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的區(qū)別?
2023-04-07
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器都是用于分類(lèi)任務(wù)的常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們?cè)谠S多方面有所不同。本文將探討這兩種分類(lèi)器的區(qū)別。 一、基本原理 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器(Bayesian Network Classifier)是基于 ...

樸素貝葉斯模型

樸素貝葉斯模型
2022-10-19
條件概率是樸素貝葉斯模型的基礎(chǔ)。 假設(shè),你的xx公司正在面臨著用戶流失的壓力。雖然,你能計(jì)算用戶整體流失的概率(流失用戶數(shù)/用戶總數(shù))。但這個(gè)數(shù)字并沒(méi)有多大意義,因?yàn)橘Y源是有限的,利用這個(gè)數(shù)字你只能 ...

對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門(mén)級(jí)理解

對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門(mén)級(jí)理解
2018-08-16
對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門(mén)級(jí)理解 在省略了不少計(jì)算、優(yōu)化的過(guò)程的情況下記錄了一些自己對(duì)一下三個(gè)算法整體思路和關(guān)鍵點(diǎn)的理解,因此也只能說(shuō)是“入門(mén)級(jí)理解”。以下是目錄索引。 貝葉斯 樸素貝葉斯 ...

樸素貝葉斯的推理學(xué)習(xí)算法

樸素貝葉斯的推理學(xué)習(xí)算法
2018-08-07
樸素貝葉斯的推理學(xué)習(xí)算法 貝葉斯公式簡(jiǎn)易推導(dǎo)式: 樸素貝葉斯的樸素在于假設(shè)B特征的每個(gè)值相互獨(dú)立,所以樸素貝葉斯的公式是這樣的 學(xué)習(xí)與分類(lèi)算法: (1)計(jì)算先驗(yàn)概率和條件概率 ...
盤(pán)點(diǎn):數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑
2018-07-18
盤(pán)點(diǎn):數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑 數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在隨處可見(jiàn),而它的故事在《點(diǎn)球成金》出版和“棱鏡門(mén)”事件發(fā)生之前就已經(jīng)開(kāi)始了。下文敘述的就是數(shù)據(jù)挖掘的主要里程碑,歷史上的第一次,它是怎樣發(fā)展以及怎 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi)

機(jī)器學(xué)習(xí)之分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi)
2018-06-23
機(jī)器學(xué)習(xí)之分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi) 最近自己對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)比較感興趣,做個(gè)筆記,還請(qǐng)大牛不喜輕噴,多多指教。 樸素貝葉斯分類(lèi)基于概率論中的貝葉斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...
R語(yǔ)言之決策樹(shù)和隨機(jī)森林
2018-06-16
R語(yǔ)言之決策樹(shù)和隨機(jī)森林 總結(jié)決策樹(shù)之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇,因?yàn)闆Q策樹(shù)就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過(guò)程,它的特征選擇和算法是融合在一起的,不需要額外的特征選擇。 一、特征生成: 特征生成是 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問(wèn)題

機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問(wèn)題
2018-03-13
機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率問(wèn)題 機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程可以理解為計(jì)算機(jī)通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)獲得模型,并通過(guò)獲得的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可以有多種表示,例如線性回歸模型,SVM模型,決策樹(shù)模型,貝葉斯模 ...
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