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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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SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法
2018-01-24
SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法 殘差分析包括以下內(nèi)容: ①殘差是否服從均值為零的正態(tài)分布; ②殘差是否為等方差的正態(tài)分布; ③殘差序列是否獨立; ④借助殘差探測樣本中的異常值。 其中 ...
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學(xué)習(xí)的教程
2018-01-12
用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學(xué)習(xí)的教程 關(guān)于樸素貝葉斯 樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法,使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預(yù)測。你可以使用這種監(jiān)督性學(xué)習(xí)方法,對一個預(yù)測性建模問題進行概率建 ...
python中如何使用樸素貝葉斯算法
2018-01-06
python中如何使用樸素貝葉斯算法 這里再重復(fù)一下標題為什么是\"使用\"而不是\"實現(xiàn)\": 首先,專業(yè)人士提供的算法比我們自己寫的算法無論是效率還是正確率上都要高。 其次,對于數(shù)學(xué)不好的人來說,為了實現(xiàn)算法 ...
SPSS非參數(shù)檢驗:單樣本
2018-01-05
SPSS非參數(shù)檢驗:單樣本 一、概念: 單樣本非參數(shù)檢驗使用一個或多個非參數(shù)檢驗識別單個字段中的差別。非參數(shù)檢驗不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要 ...
SPSS聚類分析:二階聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析:二階聚類分析 一、概念(分析-分類-兩步聚類)。 是一個探索工具,用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組(或聚類),如果不揭示,這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個不錯的特征使其 ...

Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真

Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真
2017-12-12
Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真 1.簡單的例子 了解一點金融工程的對這個公式都不會太陌生,是用現(xiàn)在股價預(yù)測T時間股價的公式,其背后是股價符合幾何布朗運動,也就是大名鼎鼎的BSM期權(quán)定價模型的基礎(chǔ)。 ...

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知
2017-12-12
如何成為一名數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)的初步認知 對所有從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人而言,都有一個老生常談的問題: 數(shù)據(jù)認知 !畢竟在真正開始分析、BI 報表開發(fā)或者建模前,對數(shù)據(jù)進行一定的審查和認知是必須的。今天,就 ...

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn)

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn)
2017-12-11
樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實現(xiàn) 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ),故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇,將首先介紹分類問題,對分類問題進行一個正式的定義 ...

R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇

R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇 R語言生成均勻分布隨機數(shù)的函數(shù)是runif() 句法是:runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機數(shù)數(shù)量,min表示均勻分布的下限,max表示均勻分布的上限;若省略參數(shù)min ...

數(shù)據(jù)分析中非常實用的自編函數(shù)和代碼模塊整理

數(shù)據(jù)分析中非常實用的自編函數(shù)和代碼模塊整理
2017-12-04
數(shù)據(jù)分析中非常實用的自編函數(shù)和代碼模塊整理 搞了接近四個周的模型開發(fā)工作,今天整理代碼文件,評分卡模型基本告一段落了。那么在模型開發(fā)或者是我們?nèi)粘5臄?shù)據(jù)分析工作中,根據(jù)我們具體的業(yè)務(wù)需求,經(jīng)常會重 ...
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理
2017-12-01
數(shù)據(jù)分析中的缺失值處理 沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,數(shù)據(jù)值缺失是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到的問題之一。當缺失比例很小時,可直接對缺失記錄進行舍棄或進行手工處理。但在實際數(shù)據(jù)中,往往 ...

SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗)

SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗)
2017-11-22
SPSS之兩獨立樣本非參數(shù)檢驗(U檢驗) 一、概述 Mann-Whitney U 檢驗是用得最廣泛的兩獨立樣本秩和檢驗方法。簡單的說,該檢驗是與獨立樣本 t 檢驗相對應(yīng)的方法,當正態(tài)分布、方差齊性等不能達到 t 檢驗的要 ...
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(yù)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 ...
數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力的時代,終會到來
2017-11-19
數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力的時代,終會到來 當今社會,數(shù)據(jù)已如空氣和流水,無時不刻不圍繞在我們周圍,將我們包圍。早上醒來,智能手環(huán)記錄下了我們的睡眠時間和睡眠質(zhì)量。吃完早餐,匆匆擠上上班的公交車或地鐵,滴的一 ...
SPSS回歸分析:自動線性模型
2017-11-19
SPSS回歸分析:自動線性模型 一、自動線性模型(分析-回歸-自動線性建模) 1、 目標(分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項) 2、基本(分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項) 自動準備 ...
單因素方差分析(aov)-R版本
2017-11-03
單因素方差分析(aov)-R版本 R版本的方差分析 #做方差分析有三個假設(shè),需要提前進行檢驗。1.每個處理效應(yīng)和隨機誤差是可加的。2.正態(tài)獨立性,檢驗誤差應(yīng)該是正態(tài)分布的。3.方差齊次性。水平間的方差應(yīng)該相等 ...
比較SPSS和SAS處理方差分析
2017-10-31
比較SPSS和SAS處理方差分析 方差分析研究多因素對觀測變量影響,通過構(gòu)造F統(tǒng)計量來判定各個因素的均數(shù)間有無統(tǒng)計學(xué)上的差異。進行方差分析,需要滿足可比性、正態(tài)性、以及方差齊性的條件,最關(guān)鍵的地方是F統(tǒng)計 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)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。現(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗
2017-10-30
SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗 檢驗?zāi)硞€變量的總體均值和指定值是否存在顯著性差異,統(tǒng)計的前提是樣本的總體服從正態(tài)分布。此檢驗對偏離正態(tài)性也是相當穩(wěn)健的。 置信區(qū)間 正態(tài) ...
T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義(P值或sig值)
2017-10-27
T檢驗、F檢驗和統(tǒng)計學(xué)意義(P值或sig值) 1.T檢驗和F檢驗的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結(jié)果推論至總體時所犯錯的概率,我們會利用統(tǒng)計學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所 ...

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