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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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如何選擇合適的預測模型?

如何選擇合適的預測模型?
2023-06-15
預測模型是機器學習和數(shù)據(jù)科學領域的重要組成部分,它們幫助我們了解數(shù)據(jù)背后的趨勢和模式,并為未來進行預測。選擇合適的預測模型可以提高預測的準確性和可靠性,本文將介紹如何選擇合適的預測模型。 確定 ...
如何使用算法來預測結(jié)果?
2023-06-15
預測未來結(jié)果是許多實際問題的主要目標,如股票市場、天氣預報、交通流量和疾病傳播。在過去的幾十年中,人們使用了各種算法來嘗試解決這些問題。隨著技術的飛速發(fā)展,機器學習算法也開始成為預測分析的主要工具之一 ...
如何評估模型的預測性能?
2023-06-15
在機器學習中,評估模型的預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測性能的常見指標和方法。 數(shù)據(jù)集劃分 首先要想到的是,評估模型預測性能需要使用數(shù)據(jù)集進行測試操作。為了避免模型對已知數(shù) ...
如何評估分類模型的性能?
2023-06-15
分類模型是一種常用的機器學習模型,它可以將輸入數(shù)據(jù)分成不同的類別。在許多實際應用中,正確分類的準確率對于模型的性能至關重要。因此,評估分類模型的性能是非常必要的。 在評估分類模型性能時,通常采用以下指 ...
數(shù)據(jù)挖掘的流程是什么?
2023-06-15
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息和模式的過程。它利用統(tǒng)計學、機器學習、人工智能等技術手段,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的知識,以支持決策、預測和發(fā)現(xiàn)新的關聯(lián)等應用。 數(shù)據(jù)挖掘的流程一 ...
如何預測患者治療結(jié)果?
2023-06-15
預測患者治療結(jié)果是醫(yī)學領域中非常重要的任務。在臨床實踐中,醫(yī)生需要根據(jù)患者的病情、診斷結(jié)果和治療方案等信息來做出決策,以期望最大化患者的治療效果。但是,由于人類的認知能力和經(jīng)驗有限,醫(yī)生往往無法準確地 ...
如何評估模型的準確性?
2023-06-15
為了評估一個模型的準確性,需要考慮多個因素。以下是一些可能有用的方法和技術: 混淆矩陣 混淆矩陣是評估分類模型的常用工具。它將實際類別與模型預測的類別進行比較,并將結(jié)果呈現(xiàn)在二維表格中。這種方法可以計 ...
如何評估模型的性能?
2023-06-15
在機器學習中,模型的性能評估是非常重要的一步。通過對模型性能的評估,我們可以了解模型的表現(xiàn)如何,并且可以根據(jù)這些表現(xiàn)來確定是否需要對模型進行優(yōu)化或調(diào)整。本文將介紹如何評估模型性能以及評估時需要注意的事 ...
spss的logistic虛擬變量回歸結(jié)果怎么解讀?
2023-05-31
SPSS是一款常用的統(tǒng)計分析軟件,可以進行多種類型的數(shù)據(jù)分析,包括邏輯回歸。邏輯回歸是一種廣泛應用于分類問題的統(tǒng)計方法,例如預測一個人是否會購買某個產(chǎn)品,或者預測一個醫(yī)療診斷的結(jié)果。在邏輯回歸中,虛擬變量 ...
大數(shù)據(jù)分析師需要掌握什么?
2023-05-24
隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)分析日益成為重要的產(chǎn)業(yè)和領域。作為從事大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人員,大數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能和知識呢?本文將就此問題進行探討。 一、數(shù)據(jù)處理 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測一副小圖在大圖中的坐標位置??
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習工具,其廣泛應用于計算機視覺任務中。其中一個常見的計算機視覺任務是定位物體的坐標位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡來檢測一副小圖在大圖中的坐標位置。 首先,在解決該問題之前,需 ...

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上合適?

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上合適?
2023-04-10
在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值是一個非常重要的指標,它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而,對于不同的問題和數(shù)據(jù)集,適當?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上是 ...
怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種能夠建立預測模型的強大工具,它可以通過對數(shù)據(jù)的學習和分析來預測未來事件的發(fā)生情況。在本文中,我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡來建立預測模型,從而提高我們制定決策的準確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中要計算驗證集的損失函數(shù)嗎?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中,驗證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下,我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓練和調(diào)優(yōu),并計算驗證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學習中,神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練一般通 ...
nlp序列標注任務如何處理類別極度不平衡問題?
2023-04-07
自然語言處理(NLP)中的序列標注任務涉及將一系列文本標記為特定類別。 在這種情況下,如果數(shù)據(jù)集中存在類別不平衡,則可能會影響模型的性能。 對于一個極度不平衡的數(shù)據(jù)集,即使使用優(yōu)秀的機器學習算法,也可能會 ...
閱讀論文如何幫助你成為一名更有效的數(shù)據(jù)科學家
2022-03-14
作者尤金·顏,亞馬遜應用科學家 “與其手動檢查我們的數(shù)據(jù),為什么不試試領英的做法呢?它幫助他們實現(xiàn)了95%的準確率和80%的召回率?!? 然后我的隊友分享了如何使用k-最近鄰來識別不一致的標簽(在職位 ...
從軟件到機器學習工程師的旅程
2022-03-14
我已經(jīng)在iZettle工作了大約四年了。我在這家公司的旅程并不是以機器學習工程師的身份開始的,而是隨著我在公司的成長而過渡到機器學習工程師。 我的正規(guī)教育是計算機科學/軟件工程,事實上我已經(jīng)做了大 ...

如何評估機器學習模型的商業(yè)價值

如何評估機器學習模型的商業(yè)價值
2021-09-22
作者:amitvkulkarni CDA數(shù)據(jù)分析師編譯 概述 對于任何評估來說,最難的是保持簡單易操作,在數(shù)據(jù)科學中也是如此。在任何數(shù)據(jù)科學項目中,細化數(shù)據(jù)、微調(diào)模型、部署它們的迭代過程都是一個持續(xù)的過程 ...

智能“三反”模型開發(fā)

智能“三反”模型開發(fā)
2021-09-06
道——三類行為者的成本——收益分析 這次我們聊聊“違規(guī)識別”模型,在有的行里也被稱為“三反”模型。這類模型的一個共同特點是獲得明確標簽(Y)的成本很高、主要特征提取自交易(有動帳)和行為(無動帳) ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(三十七)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(三十七)
2021-06-18
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中31-35題的答案,大家一起來看! 42.A 44.D A.小于變量個數(shù) C.大于變量個數(shù) 47、關于ROC曲線下列說法錯誤的是( )。 B.ROC曲線下方的面積為AUC值 D ...

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