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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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機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸
2018-06-01
機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸 機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸 介紹之前先提稍微一下線性回歸,用最小二乘法等方法,擬合出最適合訓(xùn)練集的一條直線。 我們得到了最小二乘的損失函數(shù)為   , 通 ...

使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
2018-05-29
使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn)是為了檢驗(yàn)非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系,協(xié)整檢驗(yàn)是解決偽回歸為問(wèn)題的重要方法。首先回歸偽回歸例子: 偽回歸Spurious regression偽回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平等指標(biāo)都很 ...

使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
2018-05-27
使用R語(yǔ)言進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn)是為了檢驗(yàn)非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系,協(xié)整檢驗(yàn)是解決偽回歸為問(wèn)題的重要方法。首先回歸偽回歸例子: 偽回歸Spurious regression 偽回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平等指 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解
2018-05-15
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解 「數(shù)據(jù)科學(xué)家比程序員擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì),比統(tǒng)計(jì)學(xué)家擅長(zhǎng)編程?!贡疚慕榻B了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù),包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 不管你對(duì)數(shù) ...

多因子量化選股模型的篩選和評(píng)價(jià):打分法與回歸法

多因子量化選股模型的篩選和評(píng)價(jià):打分法與回歸法
2018-05-14
多因子量化選股模型的篩選和評(píng)價(jià):打分法與回歸法 多因子選股模型在模型搭建中,往往會(huì)涉及到非常多的股價(jià)影響因子,并可能導(dǎo)出數(shù)量極多的備選模型。因此,對(duì)于多因子選股模型的評(píng)價(jià)和篩選,就顯得尤為關(guān)鍵。 ...

入門(mén) | 10個(gè)例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)

入門(mén) | 10個(gè)例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)
2018-05-03
入門(mén) | 10個(gè)例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù) 本文介紹了 10 個(gè)常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)案例,這些案例需要用線性代數(shù)才能得到最好的理解。 線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的分支學(xué)科,涉及矢量、矩陣和線性變換。 它是機(jī) ...

如何用R做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

如何用R做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
2018-04-21
如何用R做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) CRAN任務(wù)視圖:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 線形回歸模型(Linear regression models) ?   線形模型可用stats包中l(wèi)m()函數(shù)通過(guò)OLS來(lái)擬合,該包中也有各種檢驗(yàn)方法用來(lái)比較模型,如 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法
2018-04-16
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之,它指出沒(méi)有任何一種算法對(duì)所有問(wèn)題都有效,在監(jiān)督學(xué)習(xí)(即預(yù)測(cè)建模)中尤其如此。 例如,你不能說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總是比 ...

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
2018-04-05
教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 監(jiān)督學(xué)習(xí)作為運(yùn)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,一直以來(lái)都是從數(shù)據(jù)挖掘信息的重要手段。即便是在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)興起的近日,監(jiān)督學(xué)習(xí)也依舊是入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)的鑰匙。 這篇監(jiān)督學(xué)習(xí)教程 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法
2018-04-02
機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,對(duì)一個(gè)問(wèn)題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域,人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有幾種主要的學(xué)習(xí)方法。將算法按照學(xué)習(xí)方法分類 ...

如何用stata做穩(wěn)健回歸

如何用stata做穩(wěn)健回歸
2018-03-26
如何用stata做穩(wěn)健回歸 大量的線性回歸模型是基于最小二乘法實(shí)現(xiàn)的,但其仍存在一些局限性。比如說(shuō),樣本點(diǎn)出現(xiàn)許多異常點(diǎn)時(shí),傳統(tǒng)的最小二乘法將不再適用,此時(shí)則可以使用穩(wěn)健回歸(robust regression)代替最 ...

基于矩陣分解的隱因子模型

基于矩陣分解的隱因子模型
2018-03-25
基于矩陣分解的隱因子模型 推薦系統(tǒng)是現(xiàn)今廣泛運(yùn)用的一種數(shù)據(jù)分析方法。常見(jiàn)的如,“你關(guān)注的人也關(guān)注他”,“喜歡這個(gè)物品的用戶還喜歡。?!薄澳阋苍S會(huì)喜歡”等等。 常見(jiàn)的推薦系統(tǒng)分為基于內(nèi)容的推薦與 ...

矩陣分解在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的應(yīng)用

矩陣分解在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的應(yīng)用
2018-03-24
矩陣分解在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的應(yīng)用 推薦系統(tǒng)是當(dāng)下越來(lái)越熱的一個(gè)研究問(wèn)題,無(wú)論在學(xué)術(shù)界還是在工業(yè)界都有很多優(yōu)秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統(tǒng)比賽更是一次又一次地把推薦系統(tǒng)的研究推向了高潮,比 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-線性回歸算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-線性回歸算法
2018-03-23
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-線性回歸算法 今天咱們要來(lái)嘮的是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基本也是最重要的算法之一線性回歸,正當(dāng)此時(shí)迪哥正在前往銀行的路上,準(zhǔn)備辦理貸款(低保),到了之后銀行問(wèn)了我兩件事,年齡和工資都多少呀?( ...

常見(jiàn)的幾種矩陣分解方式

常見(jiàn)的幾種矩陣分解方式
2018-03-23
常見(jiàn)的幾種矩陣分解方式 1.三角分解(LU分解) 矩陣的LU分解是將一個(gè)矩陣分解為一個(gè)下三角矩陣與上三角矩陣的乘積。本質(zhì)上,LU分解是高斯消元的一種表達(dá)方式。首先,對(duì)矩陣A通過(guò)初等行變換將其變?yōu)橐粋€(gè)上三角 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法
2018-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-邏輯回歸算法 今天我們要來(lái)討論的一個(gè)分類算法-邏輯回歸(你有沒(méi)有搞錯(cuò),這不還是回歸嗎,雖然名字帶上了回歸其實(shí)它是一個(gè)非常實(shí)用的分類算法)。,適合對(duì)數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們,小板凳走起! ...

本人用到了spss重要功能總結(jié)

本人用到了spss重要功能總結(jié)
2018-03-19
本人用到了spss重要功能總結(jié) 一、SPSS篇 (1)用spss剔除異常值 異常值:一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過(guò)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。 一、analyze >> descriptive statistics >>des ...

R語(yǔ)言數(shù)組和矩陣

R語(yǔ)言數(shù)組和矩陣
2018-03-13
R語(yǔ)言數(shù)組和矩陣 1 數(shù)組 數(shù)組可以看成一個(gè)由遞增下標(biāo)表示的數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合,例如數(shù)值。 數(shù)組的生成 如果一個(gè)向量需要在R中以數(shù)組的方式被處理,則必須含有一個(gè)維數(shù)向量作為它的dim屬性。 維度向量由di ...

用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性

用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性
2018-03-11
用R檢驗(yàn)配對(duì)股票的協(xié)整性 基于統(tǒng)計(jì)套利的配對(duì)交易策略是一種市場(chǎng)中性策略。具體地說(shuō),是指從市場(chǎng)上找出歷史股價(jià)走勢(shì)相近的股票進(jìn)行配對(duì),當(dāng)配對(duì)股票價(jià)格差(Spread)偏離歷史均值時(shí),則做空股價(jià)偏 ...

使用R對(duì)共線性檢驗(yàn)

使用R對(duì)共線性檢驗(yàn)
2018-03-11
使用R對(duì)共線性檢驗(yàn) 高維數(shù)據(jù)常會(huì)出現(xiàn)共線性 、變量選擇等問(wèn)題 。如何消除共線性確定最佳模型,是回歸分析的一個(gè)重點(diǎn)。 傳統(tǒng)的最小二乘估計(jì)在處理多重共線性問(wèn)題上 往往有令人不太滿意的地方, 主要有兩點(diǎn): ...

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