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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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法

判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法
2017-05-12
判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法 判別分析的基本概念及應用 從統(tǒng)計的角度來看,判別分析可以描述為:已知有個總體,現有樣本y,要根據這k個總體和當前樣本的特征,判定該樣本y屬于哪一個總體。其 ...

機器學習中的范數規(guī)則化之 L0、L1與L2范數

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2017-05-11
機器學習中的范數規(guī)則化之 L0、L1與L2范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規(guī)則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項參數的選擇問題。這里因為篇 ...

簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯

簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯
2017-03-23
簡單易學的機器學習算法—樸素貝葉斯 一、貝葉斯定理   1、條件概率 條件概率是指在事件B發(fā)生的情況下,事件A發(fā)生的概率,用表示。    2、全概率公式 含義是: ...

從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡(下)

從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡(下)
2017-03-18
從樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡(下) 三、貝葉斯網絡 貝葉斯網絡(Bayesian Network)是一種用于表示變量間依賴關系的數據結構,有時它又被稱為信念網絡(Belief Network)或概率網絡(Probability Networ ...

機器學習實現與分析之五(高斯判別分析)

機器學習實現與分析之五(高斯判別分析)
2017-03-15
機器學習實現與分析之五(高斯判別分析) 高斯判別分析(GDA)簡介 首先,高斯判別分析的作用也是用于分類。對于兩類樣本,其服從伯努利分布,而對每個類中的樣本,假定都服從高斯分布,則有: 這 ...

【機器學習實戰(zhàn)】Naive Bayes

【機器學習實戰(zhàn)】Naive Bayes
2017-03-14
一、概述 優(yōu)點:在數據少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題 缺點:對于輸入數據的準備方式較為敏感 適用數據類型:標稱型數據 二、原理 三、文檔分類 A,B,C,D..為文檔中單詞。假設總詞匯只有A,B,C,D四種。訓練樣 ...

分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks)

分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks)
2016-12-23
分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks) 在上一篇文章中我們討論了樸素貝葉斯分類。樸素貝葉斯分類有一個限制條件,就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立(實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立)。當 ...

R語言中的線性判別分析_r語言 線性判別分析

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2016-12-19
R語言中的線性判別分析_r語言 線性判別分析 在R語言中,線性判別分析(Liner Discriminant Analysis,簡稱LDA),依靠軟件包MASS中有線性判別函數lqa()來實現。該函數有三種調用格式: 1)當對象為數據框dat ...

數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法

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2016-12-14
數據挖掘分類方法小結_數據挖掘中的基于決策樹的分類方法 數據倉庫,數據庫或者其它信息庫中隱藏著許多可以為商業(yè)、科研等活動的決策提供所需要的知識。分類與預測是兩種數據分析形式,它們可以用來抽取能夠描 ...

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類
2016-12-13
數據挖掘分類技術_數據挖掘分類 1、過分擬合問題: 造成原因有:(1)噪聲造成的過分擬合(因為它擬合了誤標記的訓練記錄,導致了對檢驗集中記錄的誤分類);(2)根據少量訓練記錄做出分類決策的模型也容易 ...

機器學習實戰(zhàn)之樸素貝葉斯

機器學習實戰(zhàn)之樸素貝葉斯
2016-12-11
機器學習實戰(zhàn)之樸素貝葉斯 一、概述 樸素貝葉斯分類算法是基于概率論中的貝葉斯公式得到的,也是比較常用的一種算法,而樸素代表的是屬性之間的獨立性,這樣聯合概率可以轉換成各概率分量的乘積。 二、算法思想 ...

2017校招數據分析崗筆試/面試知識點

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2016-09-26
2017校招正在火熱的進行,后面會不斷更新涉及到的相關知識點。 盡管聽說今年幾個大互聯網公司招的人超少,但好像哪一年都說是就業(yè)困難,能夠進去當然最好,不能進去是不是應該也抱著好的期望去找自己滿意的呢? 最 ...

數據挖掘- 分類算法比較

數據挖掘- 分類算法比較
2016-07-20
數據挖掘- 分類算法比較 隨著計算能力、存儲、網絡的高速發(fā)展,人類積累的數據量正以指數速度增長。對于這些數據,人們迫切希望從中提取出隱藏其中的有用信息,更需要發(fā)現更深層次的規(guī)律,對決策,商務應用提 ...

常見機器學習算法比較

常見機器學習算法比較
2016-07-11
常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

貝葉斯機器學習

貝葉斯機器學習
2016-06-03
貝葉斯機器學習 你知道貝葉斯法則。機器學習與它有何相關?它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起——我們了解它花了一段時間。 貝葉斯和頻率論者 在本質上,貝葉斯意味著概率。這個具體的術語存在是因為有 ...

數據挖掘之決策樹分類

數據挖掘之決策樹分類
2016-05-19
數據挖掘之決策樹分類 1. 理論知識 決策樹分類算法的一般流程如下:一開始,所有的實例均位于根節(jié)點,所有參數的取值均離散化;根據啟發(fā)規(guī)則選擇一個參數,根據參數取值的不同對實例集進行分割; ...

樸素貝葉斯分類和預測算法的原理及實現

樸素貝葉斯分類和預測算法的原理及實現
2016-04-13
樸素貝葉斯分類和預測算法的原理及實現 決策樹和樸素貝葉斯是最常用的兩種分類算法,本篇文章介紹樸素貝葉斯算法。貝葉斯定理是以英國數學家貝葉斯命名,用來解決兩個條件概率之間的關系問題。簡單的說就是在已 ...

SAS數據挖掘實戰(zhàn)篇【七】

SAS數據挖掘實戰(zhàn)篇【七】
2016-04-10
SAS數據挖掘實戰(zhàn)篇【七】 6.5  SAS EM數據挖掘-----預測模型 1  問題定義 目標:建立模型預測貸款申請的信用狀態(tài),選擇最優(yōu)的模型來預測和減少損失。 數據集:SAMPSI ...

用SPSS做判別分析的流程介紹

用SPSS做判別分析的流程介紹
2016-03-22
用SPSS做判別分析的流程介紹 如何用SPSS做判別分析呢?下面我們就說說用SPSS的整個操作流程。 1.Discriminant Analysis判別分析主對話框     如圖 1-1 所示   ...
數據挖掘十大算法總結--核心思想,算法優(yōu)缺點,應用領域,數據挖掘優(yōu)缺點
2016-03-19
數據挖掘十大算法總結--核心思想,算法優(yōu)缺點,應用領域,數據挖掘優(yōu)缺點 本文所涉算法均只概述核心思想,具體實現細節(jié)參看“數據挖掘算法學習”分類下其他文章,不定期更新中。轉載請注明出處,謝謝。 參考 ...
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