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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(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(tái)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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從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng): 2018-06-02; 從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度，都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個(gè)職位」 ...

線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解: 2018-03-26; 線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解矩陣正交：正交最早出現(xiàn)于三維空間中的向量分析。在三維向量空間中，兩個(gè)向量的內(nèi)積如果是零，那么就說這兩個(gè)向量是正交的。正交矩陣：正交矩陣是實(shí)數(shù)特殊化的酉矩陣 ...

矩陣分解中的損失函數(shù): 2018-03-25; 矩陣分解中的損失函數(shù) 簡單記錄一下矩陣分解的損失函數(shù) 矩陣分解的一般形式可以表示為 V = WH 其中V是m*n矩陣， W是m*r矩陣，H是r*n矩陣一般來說r會(huì)比較小，這樣能達(dá)到矩陣分解的目的，矩陣分解 ...

數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸: 2018-01-10; 數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸回歸，是一個(gè)廣義的概念，包含的基本概念是用一群變量預(yù)測另一個(gè)變量的方法，白話就是根據(jù)幾件事情的相關(guān)程度，用其中幾件來預(yù)測另一件事情發(fā)生的概率，最簡單的即線性二變量問題( ...

從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI): 2017-12-22; 從奇異值分解(SVD)看潛在語義索引(LSI) 1. SVD 簡介 SVD中文稱為“奇異值分解”，是一種矩陣分解方法。其公式如下：定理：設(shè)A為m*n階復(fù)矩陣，則存在m階矩陣U和n階矩陣V，使得：　　 A ...

如何成為一名優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家: 2017-09-05; 如何成為一名優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家開隨著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的價(jià)值越來越明顯，越來越多的企事業(yè)開始組建或擴(kuò)大數(shù)據(jù)分析隊(duì)伍，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個(gè)職位也越來越被大家關(guān)注。 ? “數(shù)據(jù)科學(xué)家”是不是“統(tǒng)計(jì)師”更 ...

R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（矩估計(jì)與MLE）: 2017-07-22; R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（矩估計(jì)與MLE）眾所周知，R語言是個(gè)不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)軟件。今天分享一下利用R語言做點(diǎn)估計(jì)的內(nèi)容。主要有：矩估計(jì)、極大似然估計(jì)、EM算法、最小二乘估計(jì)、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn): 2017-07-22; R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說起對于線性回歸而言，若要求回歸估計(jì)有一些良好性質(zhì)比如無偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...

R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（樣條方法）: 2017-07-20; R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（樣條方法）樣條估計(jì) 如果函數(shù)在不同地方有不同的非線性度，或者有多個(gè)極值點(diǎn)，那么用多項(xiàng)式特別是低階多項(xiàng)式來完成擬合是非常不合適的。一種解決辦法是我們之前提到的近鄰多項(xiàng)式 ...

R語言因子分析: 2017-07-18; R語言因子分析因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計(jì) 為了建立因子模型，需要要 ...

SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦: 2017-06-20; SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦一、殘差方差齊性判斷 1. 殘差方差齊性回顧一下前面介紹過的殘差方差齊性，即殘差ei的大小不隨預(yù)測值水平的變化而變化。我們在進(jìn)行殘差分析時(shí)，可以通過繪制標(biāo) ...

SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢: 2017-06-05; SPSS分析技術(shù)：非線性回歸；非線性回歸與曲線直線化有哪些異同點(diǎn)及優(yōu)劣勢本文介紹的非線性回歸就是針對以上更為復(fù)雜的問題而提出的一個(gè)通用的模型框架，它采用迭代方法對用戶設(shè)置的各種復(fù)雜曲線模型進(jìn)行擬合， ...

用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念: 2017-03-20; 用十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總 ...

R語言解讀一元線性回歸模型: 2017-02-26; R語言解讀一元線性回歸模型 R語言作為統(tǒng)計(jì)學(xué)一門語言，一直在小眾領(lǐng)域閃耀著光芒。直到大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，R語言變成了一門炙手可熱的數(shù)據(jù)分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入，R語言的社區(qū)在迅速擴(kuò)大成長 ...

用R語言建立學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型: 2017-02-26; 用R語言建立學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型一、項(xiàng)目介紹：方法包括以下步驟 S1：將個(gè)體表現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫； S2：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和性格特征數(shù)據(jù)庫； S3：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn) ...

R語言對回歸模型進(jìn)行回歸診斷: 2017-02-15; R語言對回歸模型進(jìn)行回歸診斷在R語言中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模是一件很簡單的事情，一個(gè)lm()函數(shù)就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，對回歸模型進(jìn)行診斷，判斷這個(gè)模型到 ...

R語言解讀自回歸模型: 2017-02-15; R語言解讀自回歸模型時(shí)間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式，自回歸模型是分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型，找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律，從而幫助我們理解金融市場的發(fā)展變化。 ...

用R語言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸: 2017-01-25; 用R語言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸什么是分位數(shù)回歸分位數(shù)回歸(Quantile Regression)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究前沿方向之一，它利用解釋變量的多個(gè)分位數(shù)（例如四分位、十分位、百分位等）來得到被解釋變量的條 ...

R語言ARIMA預(yù)測交通流量: 2016-10-12; R語言ARIMA預(yù)測交通流量交通流量預(yù)測分析研究是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容之一，實(shí)例使用ARIMA（p，d，q）-差分自回歸移動(dòng)平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項(xiàng)； MA為移動(dòng)平均，q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，d為時(shí)間序 ...

十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念: 2016-10-05; 十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總是 ...

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