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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(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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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)說明請參見: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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簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性 支持向量機(jī)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性支持向量機(jī)
2017-03-21
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—非線性支持向量機(jī) 一、回顧 介紹了支持向量機(jī)的基本概念,線性可分支持向量機(jī)的原理以及線性支持向量機(jī)的原理,線性可分支持向量機(jī)是線性支持向量機(jī)的基礎(chǔ)。對于線性支持向量機(jī),選擇 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性 支持向量機(jī)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī)
2017-03-21
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性支持向量機(jī) 一、線性支持向量機(jī)的概念     線性支持向量機(jī)是針對線性不可分的數(shù)據(jù)集的,這樣的數(shù)據(jù)集可以通過近似可分的方法實(shí)現(xiàn)分類。對于這樣的數(shù)據(jù)集,類似 ...

數(shù)據(jù)挖掘( 支持向量機(jī) )

數(shù)據(jù)挖掘(支持向量機(jī))
2016-08-15
數(shù)據(jù)挖掘(支持向量機(jī)) 支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是數(shù)據(jù)挖掘算法中最強(qiáng)壯,最準(zhǔn)確的方法之一。它是由Cortes 和 Vapnik 于1995年首先提出來的,它能根據(jù)有限的樣本信息在 模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能 ...

 支持向量機(jī) 實(shí)例講解

支持向量機(jī)實(shí)例講解
2016-04-20
支持向量機(jī)實(shí)例講解 簡介 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法不再是天方夜譚的事情。大多數(shù)初學(xué)者都是從回歸模型學(xué)起。雖然回歸模型簡單易學(xué)易上手,但是它能解決我們的需求嗎?當(dāng)然不行!因?yàn)槌嘶貧w模型外我們還可以構(gòu)建許 ...

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法) 支持向量機(jī)

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機(jī)
2016-03-26
R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)(分類算法)支持向量機(jī) 說到支持向量機(jī),必須要提到j(luò)uly大神的《支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論》,個(gè)人感覺再怎么寫也不可能寫得比他更好的了。這也正如青蓮居士見到崔顥的黃鶴樓后也只能嘆“此處有景道 ...

線性可分 支持向量機(jī) 、線性 支持向量機(jī) 、非線性 支持向量機(jī) 的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機(jī)是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。其學(xué)習(xí)策略是間隔最大化,可形式化為求解凸二次規(guī)劃問題,也等價(jià)于正則化的合葉損失函數(shù)的最小化問題。 支持向量機(jī)學(xué)習(xí) ...

 支持向量機(jī) SVM 概念及特征介紹

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,通常用來進(jìn)行模式識別、分類及回歸分析,主要針對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測,類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的 ...

【案例】用 支持向量機(jī) SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測!

【案例】用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)(inlier),具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。 下圖是一個(gè)使用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測 ...

25道題檢測你對 支持向量機(jī) 算法的掌握程度

25道題檢測你對支持向量機(jī)算法的掌握程度
2019-06-26
介紹 在我們學(xué)習(xí)機(jī)器算法的時(shí)候,可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法視為包含刀槍劍戟斧鉞鉤叉的一個(gè)軍械庫。你可以使用各種各樣的兵器,但你要明白這些兵器是需要在合適的時(shí)間合理的地點(diǎn)使用它們。作為類比,你可以將“ ...

什么是 支持向量機(jī) ? 支持向量機(jī) 基本概念

什么是支持向量機(jī)?支持向量機(jī)基本概念
2018-08-19
什么是支持向量機(jī)?支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制,是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點(diǎn),最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。SVM學(xué)習(xí)算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

邏輯回歸、決策樹、 支持向量機(jī) 算法三巨頭

邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭
2018-08-17
邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭 1 邏輯回歸 首先邏輯回歸是線性回歸衍生過來的,假設(shè)在二維空間上,本質(zhì)上還是一條線,那么在三維空間,他就是一個(gè)平面。把數(shù)據(jù)分成兩邊,就是直的不能再直的一條線 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之 支持向量機(jī) (SVM)

機(jī)器學(xué)習(xí)之支持向量機(jī)(SVM)
2018-08-13
機(jī)器學(xué)習(xí)之支持向量機(jī)(SVM) 支持向量機(jī)算法在深度學(xué)習(xí)沒有火起來的2012年前,在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中可謂是霸主地位,其思想是在二分類或者多分類任務(wù)中,將類別分開的超平面可能有很多種,那么哪一種的分類效果是最 ...

一小時(shí)領(lǐng)會SVM 支持向量機(jī)

一小時(shí)領(lǐng)會SVM支持向量機(jī)
2018-08-10
一小時(shí)領(lǐng)會SVM支持向量機(jī) 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,SVM支持向量機(jī)作為殺手級武器,對于分類問題是一招鮮——吃遍天!它強(qiáng)大的通用技能對于很多偷懶的工程師都是一大福音,所謂是兵來將擋,更有甚者,來了問題用SVM上, ...

R語言基于 支持向量機(jī) 訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測

R語言基于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測
2018-05-26
R語言基于支持向量機(jī)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)類預(yù)測 前面介紹了基于訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM的方法。通過訓(xùn)練,算法能找到使間隔區(qū)間最大化的最優(yōu)平面來分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,得到SVM模型能夠被用來預(yù)測新到樣例的類別。 準(zhǔn)備 使 ...

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、 支持向量機(jī) SVM等 帶您讀懂近30個(gè)大數(shù)據(jù)熱詞!

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機(jī)SVM等 帶您讀懂近30個(gè)大數(shù)據(jù)熱詞!
2020-05-20
1.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定 支持向量機(jī) (SVM)

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM)
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-搞定支持向量機(jī)(SVM) 一聽到支持向量機(jī)這個(gè)名字,給大家的感覺應(yīng)該是這個(gè)樣子滴,感覺好像很高端一個(gè)事情,但是又不知道它到底在什么。咱們今天的目標(biāo)就是用最通俗的語言搞定它! 首 ...

邏輯回歸,決策樹, 支持向量機(jī)  選擇方案

邏輯回歸,決策樹,支持向量機(jī) 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸,決策樹,支持向量機(jī) 選擇方案 分類是我們在工業(yè)界經(jīng)常遇到的場景,本文探討了3種常用的分類器,邏輯回歸LR,決策樹DT和支持向量機(jī)SVM。 這三個(gè)算法都被廣泛應(yīng)用于分類(當(dāng)然LR,DT和SVR也可以用于 ...

 支持向量機(jī) (SVM)理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別)

支持向量機(jī)(SVM)理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別)
2017-04-28
支持向量機(jī)(SVM)理論總結(jié)系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預(yù)測一只貓的性別) 1.名詞解釋 支持向量機(jī)中的機(jī):在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,常把一些算法看做一個(gè)機(jī)器,如分類機(jī)(也叫作分類器) 2.問題 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(四) 支持向量機(jī) (SVM)實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(四)支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(四)支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn) 八、SVM的實(shí)現(xiàn)之SMO算法 終于到SVM的實(shí)現(xiàn)部分了。那么神奇和有效的東西還得回歸到實(shí)現(xiàn)才可以展示其強(qiáng)大的功力。SVM有效而且存在很高效的訓(xùn)練算法, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三) 支持向量機(jī) (SVM)進(jìn)階

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階
2017-03-26
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)踐之(三)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)階 五、核函數(shù) 如果我們的正常的樣本分布如下圖左邊所示,之所以說是正常的指的是,不是上面說的那樣由于某些頑固的離群點(diǎn)導(dǎo)致的線性不可分。它是真的 ...

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