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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(shù)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(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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(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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【R語言進行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析: 2016-07-30; 【R語言進行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析 1、線性回歸線性回歸就是使用下面的預測函數(shù)預測未來觀測量：其中，x1,x2,...,xk都是預測變量（影響預測的因素），y是需要預測的目標變量（被預測變量）。線性 ...

R語言-回歸分析筆記: 2016-06-02; R語言-回歸分析筆記使用若干自變量并建立公式,以預測目標變量目標變量是連續(xù)型的,則稱其為回歸分析 (1)一元線性回歸分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型誤差的平方和 ...

SAS時間序列模型預測未來航班數(shù)量: 2016-05-29; SAS時間序列模型預測未來航班數(shù)量時間序列建模步驟： 1. 時間序列平穩(wěn)性檢驗：如果一個時間序列的概率分布與時間無關，則成為平穩(wěn)序列。 2. 時間序列平穩(wěn)化和零均值化：時間序列預測模型是建立在平穩(wěn)序 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列篇之DM解決幾類問題: 2016-05-25; 數(shù)據(jù)挖掘系列篇之DM解決幾類問題宋代禪宗大師青原行思提出參禪的三重境界：“參禪之初，看山是山，看水是水；禪有悟時，看山不是山，看水不是水；禪中徹悟，看山仍然山，看水仍然是水。” 數(shù)據(jù)挖掘也是這樣 ...

邏輯回歸算法的原理及實現(xiàn)(LR): 2016-05-19; 邏輯回歸算法的原理及實現(xiàn)(LR) 邏輯回歸(Logistic Regression, LR)又稱為邏輯回歸分析，是分類和預測算法中的一種。通過歷史數(shù)據(jù)的表現(xiàn)對未來結果發(fā)生的概率進行預測。例如，我們可以將購買的概率設置為因變量 ...

機器學習的認知和算法總結: 2016-04-10; 機器學習的認知和算法總結相信不少人都沒弄明白機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別是什么？其實機器學習并不等同于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘更多的是從目標角度去理解數(shù)據(jù)，然后利用算法建模探索有價值的結論；而機器學習 ...

大數(shù)據(jù)挖掘技術之DM經典模型(下): 2016-04-07; 大數(shù)據(jù)挖掘技術之DM經典模型(下) 接著上篇大數(shù)據(jù)挖掘技術之DM經典模型(上)文章，接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。 4、樸素貝葉斯模型表查詢模型簡單有效 ...

大數(shù)據(jù)、新方法和日常問: 2016-01-10; 大數(shù)據(jù)、新方法和日常問如果讓我們決定是否去看一部電影，有兩種辦法來做決策：我們可以上豆瓣了解這部電影質量如何，專家的評價怎么樣;也可以在朋友圈瀏覽一下，看看身邊有多少人去看了這部電影。實際生活沒 ...

多重共線性問題的幾種解決方法: 2016-01-08; 多重共線性問題的幾種解決方法在多元線性回歸模型經典假設中，其重要假定之一是回歸模型的解釋變量之間不存在線性關系，也就是說，解釋變量X1，X2，……，Xk中的任何一個都不能是其他解釋變量的線性組合。如 ...

面板數(shù)據(jù)分析方法總結: 2015-12-25; 面板數(shù)據(jù)分析方法總結橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇到的最為常見的問題,此時運用OLS可能會產生結果失真,因此為了消除影響,對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關回歸方法( S ...

一文帶你快速了解機器學習中的多元線性回歸到底是什么？: 2020-07-24; 線性回歸我們都很熟悉了，是有監(jiān)督學習中最為簡單的一種回歸方式，小編今天就進一步跟大家分享一下多元線性回歸。一、什么是多元線性回歸在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。線 ...

最大后驗估計MAP是什么？它是怎么推導出來的？: 2020-07-08; 最大后驗估計(maximum a posteriori probability estimate), 簡稱為MAP。在貝葉斯統(tǒng)計學中，最大后驗估計是通過利用經驗數(shù)據(jù)獲得對未觀測量的點態(tài)估計。與極大似然估計類似，不同的是，在似然函數(shù)后面多乘了一 ...

常見的機器學習中損失函數(shù)有哪些？: 2020-07-03; 今天我們來盤點一下那些常見的機器學習中的損失函數(shù)有哪些。用于計算損失的函數(shù)稱為損失函數(shù)。模型每一次預測的好壞用損失函數(shù)來度量。機器通過損失函數(shù)進行學習，如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函數(shù)會得 ...

python散點圖：如何添加擬合線并顯示擬合方程與R方？: 2020-06-08; python散點圖：如何添加擬合線并顯示擬合方程與R方？我們可以使用polyfit()函數(shù)，使用最小二乘法將一些點擬合成一條曲線. numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) # x:要擬合點的 ...

機器學習中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么？: 2020-05-29; 機器學習算法通常分為有監(jiān)督的（訓練數(shù)據(jù)有標記答案）和無監(jiān)督的（可能存在的任何標簽均未顯示在訓練算法中）。有監(jiān)督的機器學習問題又分為分類（預測非數(shù)字答案，例如錯過抵押貸款的可能性）和回歸（預測 ...

有監(jiān)督學習：從過去到現(xiàn)在的模型流行度（深度翻譯好文）！: 2020-05-14; 在過去的幾十年中，機器學習領域發(fā)生了巨大的變化。誠然，有些方法已經存在很長時間了，但仍然是該領域的主要內容。例如，Legendre和Gauss已經在19世紀初提出了最小二乘的概念。在最近的幾十年中，諸如神經網(wǎng)絡等 ...

機器學習算法：無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析: 2020-05-06; 隨著人工智能的飛速發(fā)展，機器學習成為當下數(shù)據(jù)分析領域的熱門之一，很多人在平時的工作中，或多或少都會使用到機器學習的算法。這里機器學習的算法進行了盤點，將有監(jiān)督、無監(jiān)督，半監(jiān)督學習等進行了簡單的解 ...

參數(shù)估計之點估計和區(qū)間估計: 2020-04-09; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師參數(shù)估計（parameter estimation）是根據(jù)從總體中抽取的樣本估計總體分布中包含的未知參數(shù)的方法。人們常常需要根據(jù)手中的數(shù)據(jù)，分析或推斷數(shù)據(jù)反映的本質規(guī)律。即根據(jù) ...

一文講解機器學習算法中的共線性問題: 2020-01-08; 作者 | 宋老師來源 | JSong的數(shù)據(jù)科學小站多重共線性是使用線性回歸算法時經常要面對的一個問題。在其他算法中，例如決策樹和貝葉斯，前者的建模過程是逐步遞進，每次拆分只有一個變量參 ...

作為一名數(shù)據(jù)科學從業(yè)者，你應該知道的P值: 2019-12-13; 作者 | SHAROON SAXENA 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介紹當你向有抱負的數(shù)據(jù)科學家談論p值時，以下情況 ...