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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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非參數(shù)統(tǒng)計檢驗中的假設(shè)檢驗是指什么?

非參數(shù)統(tǒng)計檢驗中的假設(shè)檢驗是指什么?
2020-05-29
1980年代末,漢斯拉伊大學(xué)(Hansraj College)經(jīng)濟學(xué)榮譽畢業(yè)生的平均薪酬約為每年100萬印度盧比。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?

阿特曼Z-Score模型怎么做?
2020-05-20
Z-Score,又稱為再Z分數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)分數(shù),一個數(shù)與平均數(shù)的差再除以標(biāo)準(zhǔn)差的過程。 Z-Score能夠衡量出一個分數(shù)距離平均數(shù)的相對標(biāo)準(zhǔn)距離,如果我們把每一個分數(shù)都轉(zhuǎn)換成z分數(shù),那么每一個z分數(shù)會以標(biāo)準(zhǔn)差為單位表示 ...

機器學(xué)習(xí)中的概率估計指什么?

機器學(xué)習(xí)中的概率估計指什么?
2020-05-19
機器學(xué)習(xí)算法會涉及到大量的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)內(nèi)容,數(shù)學(xué)好的童靴們,你們的優(yōu)勢來了。在機器學(xué)習(xí)中涉及到了三個數(shù)學(xué)工具,分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(概率估計)、最優(yōu)化理論。 今天,我們來講概率統(tǒng)計,在機器學(xué)習(xí)中會涉及 ...

在統(tǒng)計學(xué)中,什么是卡方分布?它有什么特點?

在統(tǒng)計學(xué)中,什么是卡方分布?它有什么特點?
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)計學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用學(xué)科,是統(tǒng)計學(xué)中的一個非常有用的著名分布。 當(dāng)n個相互獨立的隨機變量ξ?,ξ?,...,ξn ,均服從標(biāo) ...

T分布是一條以0為中心左右對稱的曲線嗎?

T分布是一條以0為中心左右對稱的曲線嗎?
2020-05-11
最近,看到一道有關(guān)T分布的試題《T分布是一條以0為中心左右對稱的曲線嗎?》確實,T分布是以0為中心,左右對稱的一簇單峰曲線。不過,當(dāng)其自由度越小,曲線的峰度越低,尾部越高,當(dāng)自由度趨于無窮大時,t分布就是標(biāo) ...

統(tǒng)計問答解疑之偏態(tài)數(shù)據(jù)描述、重復(fù)測量、線性回歸線性條件

統(tǒng)計問答解疑之偏態(tài)數(shù)據(jù)描述、重復(fù)測量、線性回歸線性條件
2020-04-21
第1個問題 Q:偏態(tài)分布和率的置信區(qū)間怎么估計,如下圖劃紅線一欄 A:置信區(qū)間越來越重要,正態(tài)的容易,那么偏態(tài)和率的95CI置信區(qū)間怎么估計呢?本公眾號分別寫 ...

轉(zhuǎn)行還是得趁早——數(shù)據(jù)分析師職場圖鑒,全方位為您梳理

轉(zhuǎn)行還是得趁早——數(shù)據(jù)分析師職場圖鑒,全方位為您梳理
2020-04-09
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來,傳統(tǒng)企業(yè)開始向數(shù)據(jù)化和智能化轉(zhuǎn)型。由此,數(shù)據(jù)分析師相關(guān)崗位的需求量逐年遞增,近兩年呈現(xiàn)出供不應(yīng)求的狀況,在未來很長一段時間這種需求還將繼續(xù)保持下去。作為過 ...

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二):數(shù)據(jù)預(yù)處理

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二):數(shù)據(jù)預(yù)處理
2020-03-27
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 從菜市場買來的菜,總有一些不太好的,所以把菜買回來以后要先做一遍預(yù)處理,把那些不太好的部分扔掉。現(xiàn)實中大部分的數(shù)據(jù)都類似于菜市場的菜品,拿到以后都要 ...

極具感染力的貝葉斯定理,寫給數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人的你

極具感染力的貝葉斯定理,寫給數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人的你
2020-03-27
作者 | KHYATI MAHENDRU 概述 貝葉斯定理是統(tǒng)計學(xué)中最強大的概念之一,而貝葉斯定理也是數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員必須知道的定理 熟悉貝葉斯定理,其工作原理及其多種多樣的應(yīng) ...

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二):數(shù)據(jù)預(yù)處理

Python數(shù)據(jù)分析入門教程(二):數(shù)據(jù)預(yù)處理
2020-01-16
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 從菜市場買來的菜,總有一些不太好的,所以把菜買回來以后要先做一遍預(yù)處理,把那些不太好的部分扔掉。現(xiàn)實中大部分的數(shù)據(jù)都類似于菜市場的菜品,拿到以后都要先做一次預(yù)處理。 ...

一文講解機器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題

一文講解機器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題
2020-01-08
作者 | 宋老師 來源 | JSong的數(shù)據(jù)科學(xué)小站 多重共線性是使用線性回歸算法時經(jīng)常要面對的一個問題。在其他算法中,例如決策樹和貝葉斯,前者的建模過程是逐步遞進,每次拆分只有一個變量參 ...

數(shù)據(jù)分析實踐入門:缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值處理等

數(shù)據(jù)分析實踐入門:缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值處理等
2020-05-11
從菜市場買來的菜,總有一些是壞掉的不太好的,所以把菜買回來之后要做一遍預(yù)處理,也就是把那些壞掉的不太好的部分扔掉?,F(xiàn)實中大部分的數(shù)據(jù)都類似于菜市場的菜品,拿到手以后會有一些不好的數(shù)據(jù),所以都要先做 ...

統(tǒng)計學(xué)5個基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、過采樣/欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法

統(tǒng)計學(xué)5個基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、過采樣/欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法
2020-05-18
本文講述了數(shù)據(jù)分析師應(yīng)當(dāng)了解的五個統(tǒng)計基本概念:統(tǒng)計特征、概率分布、降維、過采樣/欠采樣、貝葉斯統(tǒng)計方法。 利用統(tǒng)計學(xué),我們可以更深入、更細致地觀察數(shù)據(jù)是如何進行精確組織的,并且基于這種組織結(jié)構(gòu), ...

Python數(shù)據(jù)清洗(三):異常值識別與處理

Python數(shù)據(jù)清洗(三):異常值識別與處理
2019-12-20
作者 | 劉順祥 來源 | 數(shù)據(jù)分析1480 在《Python數(shù)據(jù)清洗(一):類型轉(zhuǎn)換和冗余數(shù)據(jù)刪除》和《Python數(shù)據(jù)清洗(二):缺失值識別與處理》文中已經(jīng)講解了有關(guān)數(shù)據(jù)中重復(fù)觀測和缺失值的識別與處 ...

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,你應(yīng)該知道的P值

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,你應(yīng)該知道的P值
2019-12-13
作者 | SHAROON SAXENA 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介紹 當(dāng)你向有抱負的數(shù)據(jù)科學(xué)家談?wù)損值時,以下情況 ...

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點總結(jié)(二)

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點總結(jié)(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機 來源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法,它通過線性變換將向量投影到低維空間。對向量進行投影就是對向量左乘一個矩陣,得到結(jié)果向量 ...

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點總結(jié)(一)

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標(biāo)下降法 梯度下降法的改進型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)入門實戰(zhàn)

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)入門實戰(zhàn)
2020-04-20
本文包含了五個知識點: 2. Python數(shù)據(jù)預(yù)處理實戰(zhàn) 4. 對鳶尾花進行分類案例實戰(zhàn) 一、數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)簡介 在日常生活中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的非常廣泛。例如對于商戶而言,常常需要對其 ...

用Python進行數(shù)據(jù)清洗,這7種方法你一定要掌握

用Python進行數(shù)據(jù)清洗,這7種方法你一定要掌握
2019-11-20
作者 | 常國珍、趙仁乾、張秋劍 來源 |《Python數(shù)據(jù)科學(xué):技術(shù)詳解與商業(yè)實踐》 數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的必備環(huán)節(jié),在進行分析過程中,會有很多不符合分析 ...

一名合格的數(shù)據(jù)分析師,統(tǒng)計基礎(chǔ)不可或缺

一名合格的數(shù)據(jù)分析師,統(tǒng)計基礎(chǔ)不可或缺
2019-11-01
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 來源 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 從事數(shù)據(jù)分析工作,統(tǒng)計基礎(chǔ)不可或缺。今天小編就來給大家好好梳理一下關(guān)于一名合格數(shù)據(jù)分析師所要掌握的統(tǒng)計基礎(chǔ)都有哪些,旨在為大家查缺 ...

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