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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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Python做數(shù)據(jù)分析-簡潔、易讀、強大

Python做數(shù)據(jù)分析-簡潔、易讀、強大
2018-04-09
使用過Python的用戶都會被其簡潔、易讀、強大的庫所折服,其pythonic語言特性,對人極其友好,可以說, 生產(chǎn)效率更高 月29-5月1日北京基于Python的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)場班 三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù) ...

使用R并行方式對數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化

使用R并行方式對數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化
2018-02-26
使用R并行方式對數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化 數(shù)據(jù)的特征按照其取值可以分為連續(xù)型和離散型。離散數(shù)值屬性在數(shù)據(jù)挖掘的過程中具有重要的作用。比如在信用卡評分模型中,當自變量很多時,并非所有字段對于目標字段來說都是 ...

機器學習新手必看十大算法

機器學習新手必看十大算法
2018-02-23
機器學習新手必看十大算法 本文介紹了機器學習新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。 在機器學習中,有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之,它指出 ...

利用R語言如何判別和分類

利用R語言如何判別和分類
2018-01-21
利用R語言如何判別和分類 判別分析(discriminant analysis)是一種分類技術。它通過一個已知類別的“訓練樣本”來建立判別準則,并通過預測變量來為未知類別的數(shù)據(jù)進行分類。       ...

數(shù)據(jù)分析師&數(shù)據(jù)科學家&數(shù)據(jù)工程師——哪個角色最適合你

數(shù)據(jù)分析師&數(shù)據(jù)科學家&數(shù)據(jù)工程師——哪個角色最適合你
2018-01-02
What\'s the difference between a data analyst, scientist and engineer? 數(shù)據(jù)越來越多的影響并塑造著那些我們每天都要交互的系統(tǒng)。不管是你使用Siri,google搜索,還是瀏覽facebook的好友動態(tài),你 ...

站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機器學習—R幫你實現(xiàn)

站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機器學習—R幫你實現(xiàn)
2018-01-03
R語言是自由軟件,可以放心大膽地使用,且具有非常強大的統(tǒng)計分析和作圖功能,而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網(wǎng)上資源,目R軟件最優(yōu)美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情,實際你是站 ...

深入淺出,一篇超棒的機器學習入門文章

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2017-12-19
深入淺出,一篇超棒的機器學習入門文章 在本篇文章中,我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習,并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發(fā)的番外篇 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類
2017-12-11
數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類 分類(classification ):有指導的類別劃分,在若干先驗標準的指導下進行,效果好壞取決于標準選取的好壞。 它找出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù)),以便能夠使用模型預測類標 ...

電商女裝銷量描述與分析案例

電商女裝銷量描述與分析案例
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號: 102002 案例名稱: 零售行業(yè)——電商女裝銷量描述與分析 作者姓名(或單位、或來源): 朱江 案例所屬行業(yè): F523 紡織、服 ...

電影票房預測分析案例

電影票房預測分析案例
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號: 102001 案例名稱: 多媒體行業(yè)——電影票房預測分析 作者姓名(或單位、或來源): 朱江 案例所屬行業(yè): R86 廣播、 ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡心得(一)

SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡心得(一)
2017-10-23
SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡心得(一) SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡,是一個非線性的數(shù)據(jù)建模工具集合,包括輸入層和輸出層、一個或者多個隱藏層。神經(jīng)元之間的連接賦予相關的權(quán)重,訓練算法在迭代過程中不斷調(diào)整這些權(quán)重,從而使得預測誤 ...

數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務中來,到業(yè)務中去

數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務中來,到業(yè)務中去
2017-10-17
數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務中來,到業(yè)務中去 數(shù)據(jù)工作就組成結(jié)構(gòu)和流程來說還是比較簡單的,因為這個工作本來就很年輕,分工還沒有很細??傮w來講,我把數(shù)據(jù)工作看成相互連接的三部分:取數(shù)、理數(shù)、用數(shù),這是一個 ...

深入淺出:怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家

深入淺出:怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家
2017-09-06
深入淺出:怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家 最近有很多人咨詢,想學習大數(shù)據(jù),但不知道怎么入手,從哪里開始學習,需要學習哪些東西?對于一個初學者,學習大數(shù)據(jù)挖 ...

機器學習及大數(shù)據(jù)相關面試的職責和面試問題

機器學習及大數(shù)據(jù)相關面試的職責和面試問題
2017-06-06
機器學習及大數(shù)據(jù)相關面試的職責和面試問題 各個企業(yè)對這類崗位的命名可能有所不同,比如推薦算法/數(shù)據(jù)挖掘/自然語言處理/機器學習算法工程師,或簡稱算法工程師,還有的稱為搜索/推薦算法工程師,甚至有的并入 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡

SPSS統(tǒng)計分析案例:多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡
2017-05-22
SPSS統(tǒng)計分析案例:多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡 神經(jīng)網(wǎng)絡模型起源于對人類大腦思維模式的研究,它是一個非線性的數(shù)據(jù)建模工具, 由輸入層和輸出層、 一個或者多個隱藏層構(gòu)成神經(jīng)元,神經(jīng)元之間的連接賦予相關的權(quán)重, 訓 ...

關于如何解釋機器學習的一些方法

關于如何解釋機器學習的一些方法
2017-05-20
關于如何解釋機器學習的一些方法 到現(xiàn)在你可能聽說過種種奇聞軼事,比如機器學習算法通過利用大數(shù)據(jù)能夠預測某位慈善家是否會捐款給基金會啦,預測一個在新生兒重癥病房的嬰兒是否會罹患敗血癥啦,或者預測一位 ...

機器學習的道、法、術、勢、器

機器學習的道、法、術、勢、器
2017-05-13
機器學習的道、法、術、勢、器 “道、法、術、器”出于老子的《道德經(jīng)》,后人又加了一個“勢”,并且也有了不同的排列。很多人習慣用“道、法、術、勢、器”的順序,原因很簡單:道以明向、法以立本、術以立策 ...

R文本分類之RTextTools

R文本分類之RTextTools
2017-05-09
R文本分類之RTextTools 古有曹植七步成詩,而RTextTools是一款讓你可以在十步之內(nèi)實現(xiàn)九種主流的機器學習分類器模型的文本分類開發(fā)包。 它集成了(或者說支持)如下算法相關的包: 支持向量機(Support Vec ...

模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系

模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系
2017-05-05
模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 (一)模式識別的誕生與人工智能 自動控制起始是從工業(yè)革命之后,人們就希望設計出減少人工干預,能自己進行調(diào)節(jié)(regulate)的機器,工程領域開始想出了根軌跡等等 ...

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