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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(duì)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(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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線性代數(shù)與數(shù)值方法--矩陣分解

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(shuō)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)

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(jiǎn)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(lái)說(shuō)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

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(cè)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(lái)預(yù)測(cè)另一件事情發(fā)生的概率，最簡(jiǎn)單的即線性二變量問(wèn)題( ...
從奇異值分解(SVD)看潛在語(yǔ)義索引(LSI)
2017-12-22
從奇異值分解(SVD)看潛在語(yǔ)義索引(LSI) 1. SVD 簡(jiǎn)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(kāi)隨著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的價(jià)值越來(lái)越明顯，越來(lái)越多的企事業(yè)開(kāi)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(lái)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(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（矩估計(jì)與MLE）

R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（矩估計(jì)與MLE）
2017-07-22
R語(yǔ)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(yǔ)言是個(gè)不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)軟件。今天分享一下利用R語(yǔ)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(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)

R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)
2017-07-22
R語(yǔ)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(shuō)起 對(duì)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(wú)偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無(wú)偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...

R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（樣條方法）

R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（樣條方法）
2017-07-20
R語(yǔ)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(lái)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(yǔ)言因子分析
2017-07-18
R語(yǔ)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

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(guò)的殘差方差齊性，即殘差ei的大小不隨預(yù)測(cè)值水平的變化而變化。我們?cè)谶M(jìn)行殘差分析時(shí)，可以通過(guò)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(shì)

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(shì)
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(shì) 本文介紹的非線性回歸就是針對(duì)以上更為復(fù)雜的問(wèn)題而提出的一個(gè)通用的模型框架，它采用迭代方法對(duì)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

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(yǔ)言解讀一元線性回歸模型

R語(yǔ)言解讀一元線性回歸模型
2017-02-26
R語(yǔ)言解讀一元線性回歸模型 R語(yǔ)言作為統(tǒng)計(jì)學(xué)一門語(yǔ)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(yǔ)言變成了一門炙手可熱的數(shù)據(jù)分析的利器。隨著越來(lái)越多的工程背景的人的加入，R語(yǔ)言的社區(qū)在迅速擴(kuò)大成長(zhǎng) ...

用R語(yǔ)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

用R語(yǔ)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(yǔ)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(kù)； S2：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)和性格特征數(shù)據(jù)庫(kù)； S3：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn) ...

R語(yǔ)言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷

R語(yǔ)言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷
2017-02-15
R語(yǔ)言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷 在R語(yǔ)言中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模是一件很簡(jiǎn)單的事情，一個(gè)lm()函數(shù)就可以對(duì)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(duì)回歸模型進(jìn)行診斷，判斷這個(gè)模型到 ...

R語(yǔ)言解讀自回歸模型

R語(yǔ)言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語(yǔ)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(guò)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(chǎng)的發(fā)展變化。 ...

用R語(yǔ)言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸

用R語(yǔ)言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸
2017-01-25
用R語(yǔ)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(lái)得到被解釋變量的條 ...

R語(yǔ)言ARIMA預(yù)測(cè)交通流量

R語(yǔ)言ARIMA預(yù)測(cè)交通流量
2016-10-12
R語(yǔ)言ARIMA預(yù)測(cè)交通流量 交通流量預(yù)測(cè)分析研究是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的核心研究?jī)?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

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 ...

干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔

干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔
2016-09-15
干貨 ：這7種回歸分析技術(shù) 學(xué)了不后悔 本文解釋了回歸分析及其優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)總結(jié)了應(yīng)該掌握的線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸等七種最常用的回歸技術(shù)及其關(guān)鍵要素， ...

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