')
}
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(jī)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口
initGeetest({
// 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī)
new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī)
product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup
width: "280px",
https: true
// 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/
}, handler);
}
});
}
function codeCutdown() {
if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val();
var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt');
var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！';
var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！';
var pattern;
if(inputVal==""){
if(!telInput){
errFun(oErr,empTxt);
}
return false;
}else {
switch (oType){
case 'login_mobile':
pattern = /^1[3456789]\d{9}$/;
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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- 原理+代碼｜python基于主成分分析的客戶信貸評(píng)級(jí)實(shí)戰(zhàn)
2020-08-10-
小編今天跟大家分享的文章是關(guān)于python基于主成分分析的客戶信貸評(píng)級(jí)實(shí)戰(zhàn)的，大家在學(xué)習(xí)python過(guò)程中要注意理論學(xué)習(xí)與實(shí)際案例操作相結(jié)合，這樣才能更好地掌握。好了，跟小編一起來(lái)看具體內(nèi)容吧！
文章來(lái) ...
- 教你使用3σ原則來(lái)進(jìn)行異常值處理
- 2020-07-31
-
在python數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到一些偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，例如人的體重為56噸，這些數(shù)據(jù)叫做異常值，如果不做異常值處理，會(huì)對(duì)我們最終的數(shù)據(jù)分析造成影響。小編今天給大家?guī)?lái)了一種很實(shí)用的異常值處理方 ...
- python數(shù)據(jù)清洗之噪聲值的判斷和處理
- 2020-07-31
-
提到噪聲，你會(huì)想到什么?刺耳的，高分貝的聲音?總之就是不好的，不想接受的聲音。小編今天跟大家分享的就是python數(shù)據(jù)清洗中的噪聲數(shù)據(jù)，對(duì)于這些噪聲數(shù)據(jù)我們應(yīng)該怎樣檢測(cè)和處理呢?下面跟小編一起來(lái)看吧。
一 ...
- 這幾種常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法，你了解嗎？
- 2020-07-28
-
假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)推斷中的一類重要問(wèn)題，小編在之前給大家整理，分享過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟，今天給大家?guī)?lái)的是常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法，希望對(duì)大家有所幫助。
一、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念
假設(shè)檢驗(yàn)是用來(lái)判斷樣本與 ...
- 數(shù)據(jù)分析中R語(yǔ)言缺失值的判斷和處理方法有哪些？
- 2020-07-17
-
R語(yǔ)言是一種用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、繪圖的解釋型語(yǔ)言。而我們?cè)跀?shù)據(jù)分析過(guò)程中會(huì)遇到許多缺失值，我們必須對(duì)這些缺失值進(jìn)行處理，才能更好地進(jìn)行下一步工作。今天小編跟大家分享R語(yǔ)言缺失值的判別和處理方法，希望對(duì)大 ...
- 數(shù)據(jù)處理中，偏態(tài)數(shù)據(jù)如何正態(tài)化？
- 2020-07-17
-
在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到偏態(tài)數(shù)據(jù)。我們都知道數(shù)據(jù)整體服從正態(tài)分布，那樣本均值和方差則相互獨(dú)立。因此大家都會(huì)希望數(shù)據(jù)事成正態(tài)分布的，但是現(xiàn)實(shí)情況卻是：大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)都是偏態(tài)分布的，這時(shí)候就需要 ...
- python數(shù)據(jù)清洗中，是如何識(shí)別和處理異常值的？
- 2020-07-17
-
異常值處理是python數(shù)據(jù)清洗中重要的步驟，雖然異常值出現(xiàn)頻率比較低，但是如果置之不理的話，還是會(huì)對(duì)實(shí)際項(xiàng)目的分析造成偏差，所以今天小編就跟大家分享python數(shù)據(jù)清洗中應(yīng)該如何識(shí)別和處理異常值，希望對(duì)大家有 ...
- 如何清晰的理解Z-Score這種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法？
- 2020-07-10
-
Z-Score是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的一種常用方法，通過(guò)Z-Score，可以將不同量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一量度的Z-Score分值，并進(jìn)行比較。
(1)Z-score定義
根據(jù)圖可以看出，Z-score的數(shù)據(jù)分布滿足“正態(tài)分布”(N(0.1)) ...
- 什么是臟數(shù)據(jù)？怎樣用箱型圖分析異常值？終于有人講明白了
- 2020-07-13
-
作者：張良均 譚立云 劉名軍 江建明
來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT(ID：hzdashuju)
內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》(第2版)
導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)質(zhì)量分析是數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程的重要一環(huán)，是數(shù)據(jù)預(yù)處理的前提，也是 ...
- 這3種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，你知道嗎？
- 2020-07-09
-
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(normalization)是一個(gè)常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，就是對(duì)原始各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)按比例進(jìn)行縮放，將數(shù)據(jù)的單位限制去除，轉(zhuǎn)化為無(wú)規(guī)模、無(wú)量綱的純數(shù)值，減少規(guī)模、特征、分布差異等對(duì)模型的影響，以便于不同單位 ...
- 假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)該遵循什么樣的步驟？它的方法有哪些？
- 2020-07-07
-
假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)一定的假設(shè)條件，由樣本推斷總體的一種方法。
假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)推斷中的一類重要問(wèn)題，在總體的分布函數(shù)完全未知或只知其形式，不知其參數(shù)的情況，為了推斷總體的某些未知特性，提出某些關(guān)于總 ...
- 樸素貝葉斯算法的簡(jiǎn)單理解和介紹
- 2020-07-01
-
貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法都是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，所以統(tǒng)稱為貝葉斯分類。貝葉斯分類中最簡(jiǎn)單，同時(shí)也是常見(jiàn)的一種分類方法就是樸素貝葉斯分類。下面小編來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下樸素貝葉斯分類。
一、 ...
- 對(duì)于T分布來(lái)源和定義的簡(jiǎn)單理解
- 2020-07-01
-
相信各位統(tǒng)計(jì)學(xué)的小伙伴對(duì)于T分布并不陌生，T分布，即學(xué)生T-分布(Student\'s t-distribution)，經(jīng)常被應(yīng)用在對(duì)呈正態(tài)分布的總體的均值進(jìn)行估計(jì)。下面小編就具體來(lái)介紹一下T分布。
一、T分布的來(lái)源
簡(jiǎn)單 ...
- 偏態(tài)數(shù)據(jù)：何為數(shù)據(jù)的偏態(tài)分布？
- 2020-06-29
-
相信大家在一定有接觸過(guò)偏態(tài)分布這一概念，在統(tǒng)計(jì)學(xué)偏態(tài)分布，是指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)峰值與平均值不相等的頻率分布。根據(jù)峰值小于或大于平均值可分為正偏函數(shù)和負(fù)偏函數(shù)，其偏離的程度可用偏態(tài)系數(shù)刻畫(huà)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中 ...
- 什么是卡方分布，有什么特征？
- 2020-06-24
-
一、卡方分布定義
卡方分布 (χ2分布)是概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種概率分布。k 個(gè)獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量的平方和服從自由度為k 的卡方分布?？ǚ椒植汲Ｓ糜诩僭O(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間的計(jì)算。
若k 個(gè)隨機(jī)變量Z1、 ...
- python知識(shí)普及：numpy基礎(chǔ)操作
- 2020-06-10
-
Numpy基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
import numpy as np
ar = np.array([[1,2,3], [3,4,6], [4,5,7]]) # 二維數(shù)組
print(ar)
print(type(ar))
ar
[[1 2 3]
[3 4 6]
[4 5 7]]
array([[1, 2, 3],
...
- 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中的假設(shè)檢驗(yàn)是指什么？
- 2020-05-29
-
1980年代末，漢斯拉伊大學(xué)(Hansraj College)經(jīng)濟(jì)學(xué)榮譽(yù)畢業(yè)生的平均薪酬約為每年100萬(wàn)印度盧比。這一數(shù)字大大高于80年代初或90年代初畢業(yè)的人們。
他們平均水平如此之高的原因是什么呢？沙魯克·汗是印度收入最 ...
- 阿特曼Z-Score模型怎么做？
- 2020-05-20
-
Z-Score，又稱為再Z分?jǐn)?shù)、標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，一個(gè)數(shù)與平均數(shù)的差再除以標(biāo)準(zhǔn)差的過(guò)程。
Z-Score能夠衡量出一個(gè)分?jǐn)?shù)距離平均數(shù)的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)距離，如果我們把每一個(gè)分?jǐn)?shù)都轉(zhuǎn)換成z分?jǐn)?shù)，那么每一個(gè)z分?jǐn)?shù)會(huì)以標(biāo)準(zhǔn)差為單位表示 ...
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率估計(jì)指什么？
- 2020-05-19
-
機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)涉及到大量的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)內(nèi)容，數(shù)學(xué)好的童靴們，你們的優(yōu)勢(shì)來(lái)了。在機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了三個(gè)數(shù)學(xué)工具，分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)（概率估計(jì)）、最優(yōu)化理論。
今天，我們來(lái)講概率統(tǒng)計(jì)，在機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)涉及 ...
- 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，什么是卡方分布?它有什么特點(diǎn)?
- 2020-05-12
-
什么是卡方分布呢？
卡方分布（chi-square distribution），又名西格瑪分布，統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用學(xué)科，是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)非常有用的著名分布。
當(dāng)n個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量ξ?，ξ?，...,ξn ，均服從標(biāo) ...
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