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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(yīng)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(wù)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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如何實現(xiàn)降維處理(R語言)

如何實現(xiàn)降維處理(R語言)
2017-12-07
如何實現(xiàn)降維處理(R語言) 現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)一般都是復雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數(shù)據(jù)分析是一個嚴重的挑戰(zhàn)，除了極大增加 ...
SPSS回歸分析：有序回歸
2017-11-21
SPSS回歸分析：有序回歸 一、概念（分析-回歸-有序） 使用序數(shù)回歸可以在一組預測變量（可以是因子或協(xié)變量）上對多歧分序數(shù)響應(yīng)的依賴性進行建模。序數(shù)回歸的設(shè)計基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...
SPSS廣義線性模型：廣義估計方程
2017-11-08
SPSS廣義線性模型：廣義估計方程 一、廣義估計方程： 1、概念：廣義估計方程過程對廣義線性模型進行了擴展，以允許分析重復的測量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù)，例如聚類數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學?它和已有的信息科學、統(tǒng)計學、機器學習等學科有什么不同?作為一門新興的學科，數(shù)據(jù)科學依賴兩個因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?，F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析：我們用來改進模型的變量越多，那么我們需要的數(shù)據(jù)就會出現(xiàn)指數(shù)級的增長。不過，我們通過關(guān)注重要的變量就可以避免欠擬合以及降低收集 ...

機器學習中的各種相似性、距離度量

機器學習中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機器學習中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點在于各個距離、相似度之間的優(yōu)缺點，及使用時候的注意事項。 1. 閔可夫斯基距離 基本認識 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗
2017-07-22
R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗 一、從線性回歸的假設(shè)說起 對于線性回歸而言，若要求回歸估計有一些良好性質(zhì)比如無偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
R語言判別分析
2017-07-19
R語言判別分析 本文中分三個方法介紹判別分析，Bayes判別，距離判別，F(xiàn)isher判別。前兩種判別方法都要考慮兩個、或多個總體協(xié)方差（這里是算方差，方差是協(xié)方差的一種）相等或不等的情況，由var.equal=的邏輯參 ...
R語言因子分析
2017-07-18
R語言因子分析 因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計 為了建立因子模型，需要要 ...
R語言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板，原文件為Rmd格式，直接復制粘貼過來，作為個人學習筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn)

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn)
2017-06-28
廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實現(xiàn) 數(shù)值模擬的算法迭代公式推導 R代碼實現(xiàn) 根據(jù)以上公式，代入迭代步驟，即可實現(xiàn)算法。 ##------數(shù)據(jù)模擬-------- library(MASS) ##mvrnorm() ##定義一個 ...

時間序列分析算法【R詳解】

時間序列分析算法【R詳解】
2017-06-10
時間序列分析算法【R詳解】 在商業(yè)應(yīng)用中，時間是最重要的因素，能夠提升成功率。然而絕大多數(shù)公司很難跟上時間的腳步。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了很多有效的方法，能夠讓我們預測未來。不要擔心，本文并不會 ...

R語言解讀資本資產(chǎn)定價模型CAPM

R語言解讀資本資產(chǎn)定價模型CAPM
2017-05-30
R語言解讀資本資產(chǎn)定價模型CAPM 伴隨2016年中國金融交易市場的跌宕起伏，風險越來越不確定，利率持續(xù)走低，理財?shù)葻o風險資產(chǎn)收益持續(xù)下降的情況，唯有投資組合才能讓我們的資產(chǎn)保值、增值。根據(jù)資本資產(chǎn)定價模 ...

利用SPSS進行主成分分析

利用SPSS進行主成分分析
2017-05-02
利用SPSS進行主成分分析 【例子】 以全國31個省市的8項經(jīng)濟指標為例，進行主成分分析。 第一步：錄入或調(diào)入數(shù)據(jù)（圖1）。 圖1 原始數(shù)據(jù)（未經(jīng)標準化） 第二步：打開“因子分析”對話框。 沿著主菜 ...
SPSS的特點
2017-04-22
SPSS的特點 1、 操作簡單：除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。 2、 無須編程：具有第四代語言的特點，告訴系統(tǒng)要做什么， ...

SPSS中兩種重復測量資料分析過程的比較

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2017-03-13
SPSS中兩種重復測量資料分析過程的比較 在SPSS中，有兩個過程可以對重復測量資料進行分析：一種是一般線性模型的重復度量；一種是混合線性模型，對于同樣的數(shù)據(jù)資料，使用兩種過程分析出的內(nèi)容不大一樣，注意 ...

SPSS應(yīng)用重復測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法

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2017-03-05
SPSS應(yīng)用重復測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法 重復測量設(shè)計，即對一組或多組受試對象，在k個(k≥2)不同的時間點上，從每個人體（或樣本）上重復觀測同一個指標的具體取值的設(shè)計。如臨床研究中，需要觀察患者在不同時間的某 ...

R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識

R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識
2017-02-25
R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識 變量 變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量兩種。 連續(xù)變量（continuous variable）與離散變量（discrete variable） 連續(xù)變量 在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的 ...

R語言解讀自回歸模型

R語言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語言解讀自回歸模型 時間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式，自回歸模型是分析時間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型，找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律，從而幫助我們理解金融市場的發(fā)展變化。 ...
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