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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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6種數(shù)據(jù)格式對比，用Jupyter+pandas高效數(shù)據(jù)分析

6種數(shù)據(jù)格式對比，用Jupyter+pandas高效數(shù)據(jù)分析
2020-10-27
編譯：劉早起(有刪改) 來源：towardsdatascience、GitHub等 在使用python進行數(shù)據(jù)分析時，Jupyter Notebook是一個非常強力的工具，在數(shù)據(jù)集不是很大的情況下，我們可以使用pandas輕松對txt或csv等純文 ...

分析5萬多場英雄聯(lián)盟比賽，教你如何輕松用python預(yù)測勝負

分析5萬多場英雄聯(lián)盟比賽，教你如何輕松用python預(yù)測勝負
2020-10-27
?CDA數(shù)據(jù)分析師 出品?? 作者：真達、Mika 數(shù)據(jù)：真達?? 后期：Mika 【導(dǎo)讀】 今天教大家用Python預(yù)測英雄聯(lián)盟比賽勝負。Show me data，用數(shù)據(jù)說話！今天我們聊一聊 python預(yù)測LOL勝負。 ...

多組比較的非參數(shù)檢驗——K-W檢驗

多組比較的非參數(shù)檢驗——K-W檢驗
2020-10-12
作者：丁點helper 來源：丁點幫你 前面我們已經(jīng)講完兩組比較的非參數(shù)檢驗，類似t檢驗與方差分析，當(dāng)比較的數(shù)據(jù)超過兩組時，我們就需要換一個方法了。 非參數(shù)K-W檢驗，相比前文講解的Mann-Whitney 檢 ...

生存分析初探：怎么看懂生存數(shù)據(jù)？

生存分析初探：怎么看懂生存數(shù)據(jù)？
2020-09-27
作者：丁點helper 來源：丁點幫你 今天我們開始一個新的主題——生存分析。什么叫生存分析？為什么要采用生存分析呢？ 前面我們一起學(xué)習(xí)的多重線性回歸和Logistic回歸都主要是用來分析某個結(jié)果的影響 ...

回歸系列（三）| 談?wù)劸€性回歸的殘差和預(yù)測值

回歸系列（三）| 談?wù)劸€性回歸的殘差和預(yù)測值
2020-09-02
作者：丁點helper  來源：丁點幫你 前面兩篇文章，我們聚焦于線性回歸的回歸系數(shù)，理清了樣本與總體回歸方程的區(qū)別、回歸系數(shù)的最小二乘法估計等問題，今天我們重點來看看線性回歸的殘差和預(yù)測值。 ...

異常檢測原理與實驗

異常檢測原理與實驗
2018-08-19
異常檢測原理與實驗 最近需要對欺詐報價進行識別處理，簡單的模型就是給定很多不同數(shù)據(jù)集，需要找出每個spu下可能存在的欺詐數(shù)據(jù)，比如{20,22,30},其中的欺詐數(shù)據(jù)可能就是30。其實加以抽象，屬于異常檢測范圍。 ...

數(shù)據(jù)挖掘中異常檢測

數(shù)據(jù)挖掘中異常檢測
2018-08-18
數(shù)據(jù)挖掘中異常檢測 最近在做聚類，是利用出租車上車下車地點信息聚類商圈和生活區(qū)域，在實戰(zhàn)過程中，遇到了很多問題 其一：聚類中心點的確定，我們聚類結(jié)果要返回一個經(jīng)緯度信息，或者說這是一個 ...

假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系

假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系
2018-08-14
假設(shè)檢驗中的P值 與顯著性水平的聯(lián)系 假設(shè)檢驗是推斷統(tǒng)計中的一項重要內(nèi)容。用SAS、SPSS等專業(yè)統(tǒng)計軟件進行假設(shè)檢驗，在假設(shè)檢驗中常見到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是進行檢驗決策的另 ...

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程
2018-07-22
Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程 這篇文章主要介紹了Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程,主要介紹了如何運用Python來進行數(shù)據(jù)導(dǎo)入、變化、統(tǒng)計和假設(shè)檢驗等基本的數(shù)據(jù)分析，需要的朋友可以參考下 我這里來分享 ...
十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)
2018-06-30
十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù) 一、前 沿     數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的 ...

一步一步教你分析消費者大數(shù)據(jù)

一步一步教你分析消費者大數(shù)據(jù)
2018-05-03
一步一步教你分析消費者大數(shù)據(jù) 做過面向消費者產(chǎn)品解決方案的人都知道，每個項目開始前，客戶都會提一些要求或者對現(xiàn)在營銷狀況的顧慮，比如我們想了解一下我們潛在消費者是誰；怎么發(fā)優(yōu)惠券效果最好；或者， ...

利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解

利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解
2018-04-20
利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解 數(shù)據(jù)科學(xué)家并不遜色于藝術(shù)家。他們用數(shù)據(jù)可視化的方式繪畫，試圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的模式或表達對數(shù)據(jù)的見解。更有趣的是，一旦接觸到任何可視化的內(nèi)容、數(shù)據(jù)時，人類 ...

大數(shù)據(jù)告訴你，農(nóng)村電影放映的穩(wěn)與變

大數(shù)據(jù)告訴你，農(nóng)村電影放映的穩(wěn)與變
2018-04-06
大數(shù)據(jù)告訴你，農(nóng)村電影放映的穩(wěn)與變 在國家大力推行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，農(nóng)村電影市場正迎來黃金機遇期。過去一年，農(nóng)村電影放映取得了怎樣的成績？從發(fā)行到訂購，呈現(xiàn)出哪些新特點？農(nóng)村群眾的觀影偏好又對 ...
R語言數(shù)據(jù)處理篇之高級循環(huán)
2018-03-18
R語言數(shù)據(jù)處理篇之高級循環(huán) １ replication     rep 函數(shù)能把輸入的參數(shù)重復(fù)數(shù)次。另一個相關(guān)函數(shù)replicate 則能調(diào)用表達式數(shù)次。大多數(shù)情況下它們基本相等，只有當(dāng)使用隨機數(shù)時才會出現(xiàn)不同。 ...

關(guān)于描述性統(tǒng)計分析

關(guān)于描述性統(tǒng)計分析
2018-02-25
關(guān)于描述性統(tǒng)計分析 在數(shù)據(jù)分析的時候，一般首先要對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析（Descriptive Analysis），以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律，再選擇進一步分析的方法。描述性統(tǒng)計分析要對調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性 ...

Python模擬隨機游走圖形效果示例

Python模擬隨機游走圖形效果示例
2018-02-11
Python模擬隨機游走圖形效果示例 本文實例講述了Python模擬隨機游走圖形效果。分享給大家供大家參考，具體如下： 在python中，可以利用數(shù)組操作來模擬隨機游走。 下面是一個單一的200步隨機游走的例子， ...

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 ...

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