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數(shù)字化人才認(rèn)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(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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使用R完成正太分布檢驗

使用R完成正太分布檢驗
2018-03-11
使用R完成正太分布檢驗 什么是正太分布檢驗？ 判斷一樣本所代表的背景總體與理論正態(tài)分布是否沒有顯著差異的檢驗。 方法一概率密度曲線比較法 看樣本與正太分布概率密度曲線的擬合程度，R代碼如下： nor ...

常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點

常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點
2018-03-07
常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點 Basis(基礎(chǔ))： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié)

方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié)
2018-03-07
方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方差、均方誤差區(qū)別總結(jié) 一、百度百科上方差是這樣定義的： （variance)是在概率論和統(tǒng)計方差衡量隨機變量或一組數(shù)據(jù)時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變量和其數(shù)學(xué)期望（即 ...

數(shù)字信號處理中均值、方差、均方值、均方差計算和它們的物理意義

數(shù)字信號處理中均值、方差、均方值、均方差計算和它們的物理意義
2018-03-06
數(shù)字信號處理中均值、方差、均方值、均方差計算和它們的物理意義 1 均值 均值表示信號中直流分量的大小，用E(x)表示。對于高斯白噪聲信號而言，它的均值為0，所以它只有交流分量。 2 均值的平方 ...

probit模型

probit模型
2018-03-06
probit模型 今天看計算廣告學(xué)，談到最大熵與指數(shù)簇的一些關(guān)系，網(wǎng)上查資料，期間發(fā)現(xiàn)這個probit模型的概念，以前竟然完全沒聽過。因此花點時間來搞懂，網(wǎng)上的資料并不是很詳細(xì)，因此形成一篇，分享給大家。 ...

（筆記）spss的描述統(tǒng)計和比較均值

（筆記）spss的描述統(tǒng)計和比較均值
2018-03-05
（筆記）spss的描述統(tǒng)計和比較均值 描述統(tǒng)計： 分析-描述統(tǒng)計，包括：頻率，描述，搜索，交叉表，比率，P-P圖，Q-Q圖 1，頻率：分析多個樣本中取值的出現(xiàn)頻次，求得這些頻次的 ...

用spss判斷正態(tài)性檢驗的幾種方法

用spss判斷正態(tài)性檢驗的幾種方法
2018-03-03
用spss判斷正態(tài)性檢驗的幾種方法 題目:  某地 120 名男性紅細(xì)胞數(shù)（blood）的數(shù)據(jù)（見程序中“BEGIN DATA”與“END DATA”之間的數(shù)據(jù)），此數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布嗎？（引自馬斌榮主編書著，2001. P.150） syn ...

R語言中的多元方差分析

R語言中的多元方差分析
2018-02-28
R語言中的多元方差分析 1、當(dāng)因變量（結(jié)果變量）不止一個時，可用多元方差分析（MANOVA）對它們同時進(jìn)行分析。 library(MASS) attach(UScereal) y <- cbind(calories, fat, sugars) aggregate(y, by = list( ...

建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識

建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識
2018-02-27
建立數(shù)據(jù)感性認(rèn)識 變量類型和數(shù)據(jù)分布 變量類型 連續(xù)變量 離散變量（名義變量-有序，分類變量-無序） 數(shù)據(jù)分布 分布就是概率，研究變量無外乎就是看變量的值以及其取值的概率。此事數(shù)據(jù)由一大堆數(shù) ...

R描述性統(tǒng)計分析

R描述性統(tǒng)計分析
2018-02-27
R描述性統(tǒng)計分析 概念 數(shù)據(jù)摘要，有損地提取數(shù)據(jù)特征的過程，包含基本統(tǒng)計，分布／累計統(tǒng)計，數(shù)據(jù)特征（相關(guān)性，周期性等），數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)有很多變量和觀測值，可以用一些簡單表格，圖形和少數(shù)匯總數(shù)字 ...

Python統(tǒng)計學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量

Python統(tǒng)計學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量
2018-02-26
Python統(tǒng)計學(xué)一數(shù)據(jù)的概括性度量 一、數(shù)據(jù)的概括性度量 1、統(tǒng)計學(xué)概括： 統(tǒng)計學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個分支，主要通過利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，并進(jìn)而進(jìn)行推斷和 ...

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計
2018-02-26
使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計 1 描述性統(tǒng)計是什么？ 描述性統(tǒng)計是借助圖表或者總結(jié)性的數(shù)值來描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計手段。數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)分析階段，我們可借助描述性統(tǒng)計來描繪或總結(jié)數(shù)據(jù)的基本情況，一來可以梳 ...

用python-pandas作圖矩陣

用python-pandas作圖矩陣
2018-02-24
用python-pandas作圖矩陣 我們在采用機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行了解，而了解數(shù)據(jù)最快速的方式就是可視化。但是作者可視化采用的方法對很多data都通用，且采用的是各種圖形的圖矩陣，如直 ...

Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實現(xiàn)

Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實現(xiàn)
2018-02-24
Pearson相關(guān)系數(shù)公式的四種形式及Python代碼實現(xiàn) 兩個變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義為兩個變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商。 第一種形式（也就是定義的形式）： 第二種形式： 第三種形式： ...

SPSS詳細(xì)教程：配對樣本的非參數(shù)檢驗『Wilcoxon符號秩檢驗』

SPSS詳細(xì)教程：配對樣本的非參數(shù)檢驗『Wilcoxon符號秩檢驗』
2018-02-14
SPSS詳細(xì)教程：配對樣本的非參數(shù)檢驗『Wilcoxon符號秩檢驗』 一、問題與數(shù)據(jù) 某研究者研發(fā)出一種新型的運動飲料，該飲料在傳統(tǒng)運動飲料的基礎(chǔ)上增加了蛋白質(zhì)混合物。研究者擬分析該新型運動飲料是否可以提升 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:Wilcoxon符號秩檢驗

SPSS統(tǒng)計分析案例:Wilcoxon符號秩檢驗
2018-02-13
SPSS統(tǒng)計分析案例:Wilcoxon符號秩檢驗 最近我發(fā)現(xiàn)，大家對T檢驗的使用頻率很高，但是有一個共同的應(yīng)該引起注意的問題，幾乎沒有人去討論原始數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況，只要是兩樣本差異檢驗，就直接使用T檢驗出結(jié)果 ...

一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買不起房”這件事

一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買不起房”這件事
2018-01-29
一名合格的數(shù)據(jù)分析師該怎樣解釋“買不起房”這件事 北京很大，大到容得下兩千多萬人的吃喝拉撒睡。北京很小，小到裝不下一個外地人的北漂夢。 我是一名北漂，來北京7年了，7年時間里不斷地租房搬家，心里 ...

SPSS中三種相關(guān)系數(shù)

SPSS中三種相關(guān)系數(shù)
2018-01-24
SPSS中三種相關(guān)系數(shù) 在SPSS軟件相關(guān)分析中,pearson(皮爾遜),kendall（肯德爾）和spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）三種相關(guān)分析方法有什么異同    兩個連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時，使用Pearson積差相 ...

利用R語言如何判別和分類

利用R語言如何判別和分類
2018-01-21
利用R語言如何判別和分類 判別分析（discriminant analysis）是一種分類技術(shù)。它通過一個已知類別的“訓(xùn)練樣本”來建立判別準(zhǔn)則，并通過預(yù)測變量來為未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。       ...

R之組間差異的非參數(shù)檢驗

R之組間差異的非參數(shù)檢驗
2018-01-18
R之組間差異的非參數(shù)檢驗 # t 檢驗 # 在研究中最常見的行為就是對兩個組進(jìn)行比較。接受某種新藥治療的患者是否較使用某種現(xiàn) # 有藥物的患者表現(xiàn)出了更大程度的改善？某種制造工藝是否較另外一種工藝制造出的不 ...

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