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cda

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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回歸系列(二)|  最小二乘 法真有那么復(fù)雜嗎?

回歸系列(二)| 最小二乘法真有那么復(fù)雜嗎?
2020-08-31
作者:丁點helper 來源: 丁點幫你 上一篇文章給大家留了一個思考題,問在假設(shè)檢驗時下面哪種寫法是正確的: 大家都答對了嗎?正確答案是“A”。 樣本與總體回歸系數(shù)的區(qū)分 這一點內(nèi)容看似 ...
R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計)
2017-07-20
R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記(刀切法與最小二乘估計) 一、       刀切法(jackknife)         刀切法的提出,是基于點估計準(zhǔn)則無偏性。刀切 ...

基于 最小二乘 法的異常行為分析模型設(shè)計

基于最小二乘法的異常行為分析模型設(shè)計
2016-04-21
基于最小二乘法的異常行為分析模型設(shè)計 本文針對異常訪問現(xiàn)狀及問題進行簡要描述,在此基礎(chǔ)上提出基于一元線性回歸的最小二乘法異常訪問分析模型,通過該模型解決了異常訪問中時間與訪問間相關(guān)性問題。 異常 ...

機器學(xué)習(xí)中 最小二乘 法是什么,如何實現(xiàn)?

機器學(xué)習(xí)中最小二乘法是什么,如何實現(xiàn)?
2020-07-24
最小二乘法,相信大家都不陌生,統(tǒng)計學(xué)中很是常見,而且其理論相對簡單,用途也很廣泛。今天小編就給大家具體介紹一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘,或者也可以叫做最小平方和,它目的就是通過最 ...

機器學(xué)習(xí):關(guān)于 最小二乘 法基本概念的理解

機器學(xué)習(xí):關(guān)于最小二乘法基本概念的理解
2020-07-01
今天小編給大家分享一下最小二乘法的一些內(nèi)容。 一、最小二乘法概念 最小二乘法Least Square Method,做為分類回歸算法的基礎(chǔ),有著悠久的歷史(由馬里·勒讓德于1806年提出)。主要是通過最小化誤差的平方以 ...

 最小二乘 法線性擬合和2次曲線擬合算法

最小二乘法線性擬合和2次曲線擬合算法
2018-06-23
最小二乘法線性擬合和2次曲線擬合算法 最近由于項目要求,應(yīng)用了最小二乘法線性擬合和2次曲線擬合算法,現(xiàn)總結(jié)如下: 最小二乘法線性擬合應(yīng)用已有的采樣時間點,再現(xiàn)這些點所描述的線性變化,即求出一個線 ...

SPSS回歸分析:兩階 最小二乘 法

SPSS回歸分析:兩階最小二乘
2017-11-02
SPSS回歸分析:兩階最小二乘法 一、兩階最小二乘法(分析-回歸-兩階最小二乘法)    標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型假設(shè)因變量中的誤差與自變量不相關(guān)。如果不是這種情況(例如,變量間的關(guān)系是 ...

R語言中如何使用 最小二乘 法

R語言中如何使用最小二乘
2017-04-28
R語言中如何使用最小二乘法  這里只是介紹下R語言中如何使用最小二乘法解決一次函數(shù)的線性回歸問題。         代碼如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98, ...
【連載5】如何用spss做加權(quán)最小二乘回歸及嶺回歸
2014-11-28
【連載5】如何用spss做加權(quán)最小二乘回歸及嶺回歸 上一節(jié)我們講到一般多元線性回歸的操作方法。本節(jié)要介紹的是多元線性回歸的其他幾種情況。包括適用于含有加權(quán)變量的加權(quán)最小二乘回歸方程等。然后繼續(xù)討論上 ...

【從零開始學(xué)統(tǒng)計】4.帶你認(rèn)識 最小二乘 法

【從零開始學(xué)統(tǒng)計】4.帶你認(rèn)識最小二乘
2014-07-04
在估計方法中,最大似然和最小二乘是經(jīng)常被使用到的,其中的最小二乘更是回歸的基礎(chǔ)。樓主在剛接觸最小二乘的時候曾經(jīng)想過一個問題,為什么非要用平方?絕對值不行么?……很多問題縈繞腦中。最近借著做專題的時間, ...

【CDA干貨】隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析

【CDA干貨】隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析
2025-06-23
隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析? ? ? ? 在數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,隨機森林模型與 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判別分析)都是備受關(guān)注的工具。它們憑借獨特的算法原理與分析邏輯,在不同場景下發(fā)揮著 ...

【CDA干貨】統(tǒng)計學(xué)模型:解鎖數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與奧秘

【CDA干貨】統(tǒng)計學(xué)模型:解鎖數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與奧秘
2025-06-20
統(tǒng)計學(xué)模型:解鎖數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與奧秘? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,統(tǒng)計學(xué)模型作為挖掘數(shù)據(jù)價值的核心工具,發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。從經(jīng)濟趨勢預(yù)測到醫(yī)療診斷輔助,從市場營銷策略制定到社會現(xiàn)象分析,統(tǒng)計學(xué)模型能 ...

【干貨】大廠數(shù)據(jù)分析師面試,最常犯的2個技術(shù)錯誤

【干貨】大廠數(shù)據(jù)分析師面試,最常犯的2個技術(shù)錯誤
2025-01-29
01專家簡介 徐楊老師,CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院教研副總監(jiān),主要負責(zé)CDA認(rèn)證項目以及機器學(xué)習(xí)/人工智能類課程的研發(fā)與授課,負責(zé)過中國人民銀行結(jié)算中心數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)、華夏銀行數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)、蘇州銀行總行數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)項 ...
基于協(xié)同過濾的推薦算法詳解
2024-12-06
在推薦系統(tǒng)中,協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)是一項核心技術(shù),旨在通過分析用戶之間的相似性或項目之間的相似性,實現(xiàn)個性化推薦。這種算法主要分為兩大類:基于用戶的協(xié)同過濾(User-Based Collaborative Fi ...
數(shù)據(jù)分布與回歸分析的關(guān)系
2024-11-29
數(shù)據(jù)分布與回歸分析之間有著密切的聯(lián)系。在進行回歸分析時,數(shù)據(jù)的分布特性對模型選擇和結(jié)果準(zhǔn)確性至關(guān)重要。本文將探討數(shù)據(jù)分布在回歸分析中的作用,涵蓋正態(tài)分布假設(shè)、異方差性、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及異常值處理等因素,并 ...
入行數(shù)據(jù)分析必學(xué)的5大領(lǐng)域和3個實戰(zhàn)項目
2024-08-31
進入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域是許多人職業(yè)發(fā)展的重要一步,而要在這個競爭激烈的領(lǐng)域脫穎而出,掌握關(guān)鍵的技能和實踐項目至關(guān)重要。本文將帶你深入了解數(shù)據(jù)分析中不可或缺的五大領(lǐng)域,并為你介紹三個實戰(zhàn)項目。這些內(nèi)容將 ...
數(shù)據(jù)分析入門需要具備哪些數(shù)學(xué)知識?
2024-01-02
在當(dāng)今數(shù)字化時代,數(shù)據(jù)成為了企業(yè)決策和發(fā)展的重要依據(jù)。數(shù)據(jù)分析作為一項關(guān)鍵技能,正受到越來越多人的關(guān)注和追求。然而,要想成為一名合格的數(shù)據(jù)分析師,掌握一定的數(shù)學(xué)知識是至關(guān)重要的。本文將介紹數(shù)據(jù)分析入 ...

CDA LEVEL II

CDA LEVEL II
2023-10-11
一、總體目標(biāo) CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認(rèn)證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA ...

spss怎么檢驗內(nèi)生性?

spss怎么檢驗內(nèi)生性?
2023-05-12
SPSS是廣泛使用的統(tǒng)計軟件,它提供了許多方法來檢驗內(nèi)生性問題。本文將介紹什么是內(nèi)生性、內(nèi)生性的原因、如何識別和檢驗內(nèi)生性問題以及如何使用SPSS進行內(nèi)生性分析。 一、什么是內(nèi)生性? 內(nèi)生性(endogeneit ...
spss多元線性回歸分析自變量對于因變量的影響差異明顯?
2023-05-09
多元線性回歸分析是一種常見的統(tǒng)計分析方法,它可以用來探究自變量對因變量的影響。在進行多元線性回歸分析時,有時會發(fā)現(xiàn)不同自變量對因變量的影響存在差異,這可能是由于自變量之間存在交互作用或者與因變量的關(guān)系 ...

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