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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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如何評估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力？

如何評估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力？
2023-08-24
在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，評估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力是至關(guān)重要的。通過有效的評估，我們可以衡量模型的性能，并作出相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn)。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，用于評估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。 ...
如何構(gòu)建一個有效的機器學(xué)習(xí)模型？
2023-08-21
構(gòu)建一個有效的機器學(xué)習(xí)模型是一個復(fù)雜而令人興奮的過程，它需要一系列步驟和決策。在本文中，我將簡要介紹構(gòu)建一個有效機器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵步驟。 定義問題和目標(biāo)：首先，明確問題是什么，并確定你想要通過機器學(xué) ...
什么是機器學(xué)習(xí)中的“超參數(shù)”？
2023-08-03
超參數(shù)在機器學(xué)習(xí)中扮演著重要的角色。它們是在訓(xùn)練模型之前設(shè)置的參數(shù)，用于控制算法的行為和性能。與模型內(nèi)部的權(quán)重不同，超參數(shù)通常由人工設(shè)定，并且需要經(jīng)過試錯和優(yōu)化來找到最佳值。 超參數(shù)影響著機器學(xué)習(xí)算法 ...
如何選擇正確的算法來建立模型？
2023-07-31
選擇正確的算法來建立模型是數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的一步。不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)集，因此選擇合適的算法可以顯著影響模型的性能和預(yù)測能力。以下是一個指導(dǎo)框架，可幫助您在選擇算法時做出明智的決策。 ...
如何評估模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？
2023-07-26
評估模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性對于確定模型的可靠性和可行性至關(guān)重要。以下是一種方法，可以幫助您評估機器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。 數(shù)據(jù)集劃分：首先，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。通常，將數(shù)據(jù)的70-80%用于訓(xùn) ...

如何解決過擬合或欠擬合的問題？

如何解決過擬合或欠擬合的問題？
2023-07-21
解決過擬合或欠擬合的問題 過擬合和欠擬合是機器學(xué)習(xí)中常見的問題，它們可能導(dǎo)致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。 一、過擬合的解決方法： 數(shù)據(jù)集擴充 ...
機器學(xué)習(xí)模型中的超參數(shù)是什么？
2023-07-19
超參數(shù)是機器學(xué)習(xí)模型中的一類參數(shù)，它們用于控制模型的訓(xùn)練過程和性能。與模型的權(quán)重不同，超參數(shù)在訓(xùn)練之前需要手動設(shè)置，并且通常在交叉驗證或驗證集上進(jìn)行優(yōu)化。 在機器學(xué)習(xí)中，超參數(shù)的選擇對于模型的性能和泛 ...
機器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)如何調(diào)優(yōu)？
2023-07-19
在機器學(xué)習(xí)中，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ统瑓?shù)是提高算法性能的重要一環(huán)。超參數(shù)對模型的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生著深遠(yuǎn)的影響，因此調(diào)優(yōu)超參數(shù)是提升模型準(zhǔn)確性和泛化能力的關(guān)鍵步驟。本文將介紹超參數(shù)調(diào)優(yōu)的基本概念、常用方法以 ...
怎樣評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量？
2023-07-17
評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量是確保模型準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵步驟。正確評估模型的質(zhì)量可以幫助我們確定模型是否適用于特定的問題和數(shù)據(jù)集，并能夠產(chǎn)生可靠的結(jié)果。下面是一些常用的方法來評估數(shù)據(jù)分析模型的質(zhì)量。 數(shù) ...
如何評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能？
2023-07-05
評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能是確保其在問題域中表現(xiàn)良好的重要步驟。在本文中，我們將介紹一些常見的方法和指標(biāo)，用于評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能。 首先，對于分類問題，一種常見的評估指標(biāo)是準(zhǔn)確率（accuracy）。準(zhǔn)確率衡 ...
如何評估模型的準(zhǔn)確性和效果？
2023-07-05
評估模型的準(zhǔn)確性和效果是機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的一步。通過對模型進(jìn)行全面和系統(tǒng)的評估，我們可以了解其在解決特定問題上的表現(xiàn)，并作出相應(yīng)的改進(jìn)。以下是一些常用的方法和指標(biāo)來評估模型的準(zhǔn)確性和效果。 ...
如何評估機器學(xué)習(xí)模型的性能？
2023-07-05
標(biāo)題：評估機器學(xué)習(xí)模型性能的方法 導(dǎo)言： 在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，評估模型性能是非常重要的一環(huán)。通過對模型進(jìn)行準(zhǔn)確的評估，我們可以了解其在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)，并為進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)提供指導(dǎo)。本文將介紹評估機器學(xué)習(xí)模 ...
如何評估機器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)？
2023-07-05
評估機器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務(wù)中的效果和性能的過程。這個過程至關(guān)重要，因為它幫助我們了解模型的準(zhǔn)確度、穩(wěn)定性和可靠性，從而進(jìn)行模型選擇、參數(shù)調(diào)整和改進(jìn)算法。 評估機器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)通常涉 ...
如何解釋和評估模型的性能？
2023-06-20
為了解釋和評估模型的性能，我們需要首先了解什么是模型以及它的工作原理。在機器學(xué)習(xí)中，一個模型是一個數(shù)學(xué)函數(shù)，它根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)來預(yù)測輸出結(jié)果。當(dāng)建立一個模型時，我們通常會選擇一個算法，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來 ...
如何評估模型的預(yù)測性能？
2023-06-15
在機器學(xué)習(xí)中，評估模型的預(yù)測性能是非常重要的。因此，本文將簡要介紹一些用于評估模型預(yù)測性能的常見指標(biāo)和方法。 數(shù)據(jù)集劃分 首先要想到的是，評估模型預(yù)測性能需要使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試操作。為了避免模型對已知數(shù) ...
XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？
2023-04-18
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學(xué)習(xí)算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學(xué)習(xí)算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個參數(shù)會有怎么的效果。求大神指點?
2023-04-18
LRN層全稱為Local Response Normalization層，在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù)，它可以增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進(jìn)行詳細(xì)解析。 LRN層的作用 在深度 ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準(zhǔn)確率損失率曲線，為什么有類似毛刺一樣？
2023-04-13
TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一個可視化工具，可以方便地展示模型訓(xùn)練和評估的各種指標(biāo)，如準(zhǔn)確率和損失率等。在 TensorBoard 中，我們經(jīng)常會看到一些圖表中出現(xiàn)類似毛刺一樣的波形，這是為什么呢？ 首先，需要 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)，學(xué)習(xí)速率怎么確定？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)，學(xué)習(xí)速率怎么確定？
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個重要的超參數(shù)，對模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...
如何繪制caffe訓(xùn)練過程中的loss和accurary的曲線？？
2023-04-11
Caffe是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，可用于訓(xùn)練各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在Caffe訓(xùn)練過程中，我們通常會關(guān)注損失函數(shù)和準(zhǔn)確率（accuracy）等指標(biāo)，并希望將其可視化為曲線以便更好地了解模型的性能變化。本文將介紹如何使用Python ...
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