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') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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簡單易學的機器學習算法—非線性 支持向量機

簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—非線性支持向量機 一、回顧 介紹了支持向量機的基本概念,線性可分支持向量機的原理以及線性支持向量機的原理,線性可分支持向量機是線性支持向量機的基礎。對于線性支持向量機,選擇 ...

簡單易學的機器學習算法—線性 支持向量機

簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機
2017-03-21
簡單易學的機器學習算法—線性支持向量機 一、線性支持向量機的概念     線性支持向量機是針對線性不可分的數據集的,這樣的數據集可以通過近似可分的方法實現分類。對于這樣的數據集,類似 ...

數據挖掘( 支持向量機 )

數據挖掘(支持向量機)
2016-08-15
數據挖掘(支持向量機) 支持向量機(Support Vector Machine)是數據挖掘算法中最強壯,最準確的方法之一。它是由Cortes 和 Vapnik 于1995年首先提出來的,它能根據有限的樣本信息在 模型的復雜度和學習能 ...

 支持向量機 實例講解

支持向量機實例講解
2016-04-20
支持向量機實例講解 簡介 掌握機器學習算法不再是天方夜譚的事情。大多數初學者都是從回歸模型學起。雖然回歸模型簡單易學易上手,但是它能解決我們的需求嗎?當然不行!因為除了回歸模型外我們還可以構建許 ...

R語言與機器學習(分類算法) 支持向量機

R語言與機器學習(分類算法)支持向量機
2016-03-26
R語言與機器學習(分類算法)支持向量機 說到支持向量機,必須要提到july大神的《支持向量機通俗導論》,個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 、線性 支持向量機 、非線性 支持向量機 的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機、線性支持向量機、非線性支持向量機的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機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。其學習策略是間隔最大化,可形式化為求解凸二次規(guī)劃問題,也等價于正則化的合葉損失函數的最小化問題。 支持向量機學習 ...

 支持向量機 SVM 概念及特征介紹

支持向量機SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是有監(jiān)督學習模型,通常用來進行模式識別、分類及回歸分析,主要針對小樣本數據進行學習、分類和預測,類似的根據樣本進行學習的 ...

【案例】用 支持向量機 SVM進行新奇點檢測!

【案例】用支持向量機SVM進行新奇點檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現的數據是否與現有觀測數據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點(inlier),具有不同分布的點可以稱之為離群值。 下圖是一個使用支持向量機SVM進行新奇點檢測 ...

25道題檢測你對 支持向量機 算法的掌握程度

25道題檢測你對支持向量機算法的掌握程度
2019-06-26
介紹 在我們學習機器算法的時候,可以將機器學習算法視為包含刀槍劍戟斧鉞鉤叉的一個軍械庫。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間合理的地點使用它們。作為類比,你可以將“ ...

什么是 支持向量機 ? 支持向量機 基本概念

什么是支持向量機?支持向量機基本概念
2018-08-19
什么是支持向量機?支持向量機基本概念 SVM算法是一種學習機制,是由Vapnik提出的旨在改善傳統神經網絡學習方法的理論弱點,最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機網絡。SVM學習算法根據有限的樣本信息 ...

邏輯回歸、決策樹、 支持向量機 算法三巨頭

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

機器學習之 支持向量機 (SVM)

機器學習之支持向量機(SVM)
2018-08-13
機器學習之支持向量機(SVM) 支持向量機算法在深度學習沒有火起來的2012年前,在機器學習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 ...

一小時領會SVM 支持向量機

一小時領會SVM支持向量機
2018-08-10
一小時領會SVM支持向量機 在機器學習領域,SVM支持向量機作為殺手級武器,對于分類問題是一招鮮——吃遍天!它強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 訓練模型實現類預測

R語言基于支持向量機訓練模型實現類預測
2018-05-26
R語言基于支持向量機訓練模型實現類預測 前面介紹了基于訓練集訓練SVM的方法。通過訓練,算法能找到使間隔區(qū)間最大化的最優(yōu)平面來分割訓練數據集,得到SVM模型能夠被用來預測新到樣例的類別。 準備 使 ...

人工智能、數據挖掘、區(qū)塊鏈、 支持向量機 SVM等 帶您讀懂近30個大數據熱詞!

人工智能、數據挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機SVM等 帶您讀懂近30個大數據熱詞!
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、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智 ...

機器學習故事匯-搞定 支持向量機 (SVM)

機器學習故事匯-搞定支持向量機(SVM)
2018-03-21
機器學習故事匯-搞定支持向量機(SVM) 一聽到支持向量機這個名字,給大家的感覺應該是這個樣子滴,感覺好像很高端一個事情,但是又不知道它到底在什么。咱們今天的目標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  選擇方案

邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案 分類是我們在工業(yè)界經常遇到的場景,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SVM。 這三個算法都被廣泛應用于分類(當然LR,DT和SVR也可以用于 ...

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

支持向量機(SVM)理論總結系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預測一只貓的性別)
2017-04-28
支持向量機(SVM)理論總結系列.線性可分(附帶R程序案例:用體重和心臟重量來預測一只貓的性別) 1.名詞解釋 支持向量機中的機:在機器學習領域,常把一些算法看做一個機器,如分類機(也叫作分類器) 2.問題 ...

機器學習算法與Python實踐之(四) 支持向量機 (SVM)實現

機器學習算法與Python實踐之(四)支持向量機(SVM)實現
2017-03-26
機器學習算法與Python實踐之(四)支持向量機(SVM)實現 八、SVM的實現之SMO算法 終于到SVM的實現部分了。那么神奇和有效的東西還得回歸到實現才可以展示其強大的功力。SVM有效而且存在很高效的訓練算法, ...

機器學習算法與Python實踐之(三) 支持向量機 (SVM)進階

機器學習算法與Python實踐之(三)支持向量機(SVM)進階
2017-03-26
機器學習算法與Python實踐之(三)支持向量機(SVM)進階 五、核函數 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導致的線性不可分。它是真的 ...

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