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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：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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常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ))： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

多元線性回歸分析理論詳解及SPSS結(jié)果分析

多元線性回歸分析理論詳解及SPSS結(jié)果分析
2018-03-01
多元線性回歸分析理論詳解及SPSS結(jié)果分析 當(dāng)影響因變量的因素是多個(gè)時(shí)候，這種一個(gè)變量同時(shí)與多個(gè)變量的回歸問(wèn)題就是多元回歸，分為：多元線性回歸和多元非線性回歸。這里直說(shuō)多元線性回歸。對(duì)比一元線性 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法
2018-02-23
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法 本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法，包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。 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 ...

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密
2018-02-14
數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密 “微信紅包”是騰訊公司開發(fā)的社交軟件——微信的一個(gè)附加功能。它可以在一對(duì)一聊天當(dāng)中發(fā)送，也可以在群聊中發(fā)送。在群聊當(dāng)中，可以一次性發(fā)送多于1個(gè)的紅包，每個(gè)群成員可 ...

Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法

Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法
2018-02-14
Python語(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法 1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因?yàn)樘荻认陆凳且环N思想，沒(méi)有嚴(yán)格的定義，所以用一個(gè)比喻來(lái)解釋什么是梯度下降。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào)： 101003 案例名稱： 財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用——上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析 作者姓名（或單位、或來(lái)源）： 劉莎莎 案例所屬行業(yè)： 69 證券 案例所用軟件： ...

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)
2018-01-14
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-馬爾科夫條 ...

主成分分析和因子分析及其在R中的…

主成分分析和因子分析及其在R中的…
2018-01-13
主成分分析和因子分析及其在R中的… 主成分分析和探索性因子分析是兩種用來(lái)探索和簡(jiǎn)化多變量復(fù)雜關(guān)系的常用方法，它們之間有聯(lián)系也有區(qū)別。 主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維方法，它能將大量相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為 ...

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較

主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較
2018-01-12
主成分分析、因子分析、聚類的概覽與比較 主成分分析：利用降維（線性變換）的思想，在損失很少信息的前提下把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)（主成分），用綜合指標(biāo)來(lái)解釋多變量的方差——協(xié)方差結(jié)構(gòu)，即每個(gè)主 ...

主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn)

主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn)
2018-01-11
主成分分析和因子分析十大不同點(diǎn) 主成分分析和因子分析無(wú)論從算法上還是應(yīng)用上都有著比較相似之處，本文結(jié)合以往資料以及自己的理解總結(jié)了以下十大不同之處，適合初學(xué)者學(xué)習(xí)之用。 1.原理不同 主成分 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù)
2018-01-08
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù) 無(wú)論您在數(shù)據(jù)的科學(xué)性問(wèn)題上持哪種看法，都無(wú)法忽視數(shù)據(jù)的持續(xù)重要性，也不能輕視分析、組織和情境化數(shù)據(jù)的能力。 根據(jù)大量的就業(yè)數(shù)據(jù)和員工反饋信息統(tǒng)計(jì)，在“25個(gè)最 ...

Python環(huán)境下的8種簡(jiǎn)單線性回歸算法

Python環(huán)境下的8種簡(jiǎn)單線性回歸算法
2018-01-05
本文中，作者討論了 8 種在 Python 環(huán)境下進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸計(jì)算的算法，不過(guò)沒(méi)有討論其性能的好壞，而是對(duì)比了其相對(duì)計(jì)算復(fù)雜度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/b ...

Stata寒假研討班_2018年1月@北京_開始搶座啦

Stata寒假研討班_2018年1月@北京_開始搶座啦
2018-01-03
STATA強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析功能、精致的繪圖、簡(jiǎn)單易行的窗口操作、簡(jiǎn)練便捷的編程、強(qiáng)大的MATA矩陣運(yùn)算、豐富的網(wǎng)絡(luò)資源等功能使其成為世界上用戶最多的軟件之一，被高度評(píng)價(jià)為“數(shù)據(jù)分析的操作系統(tǒng)”,可以實(shí)現(xiàn)諸 ...

用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)

用SPSS做數(shù)據(jù)分析？先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)
2022-01-20
易用性強(qiáng)：操作界面極為友好，操作簡(jiǎn)單                 為高級(jí)用戶提高編程能力               &nbs ...

深入淺出，一篇超棒的機(jī)器學(xué)習(xí)入門文章

深入淺出，一篇超棒的機(jī)器學(xué)習(xí)入門文章
2017-12-19
深入淺出，一篇超棒的機(jī)器學(xué)習(xí)入門文章 在本篇文章中，我將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做個(gè)概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的人也能了解機(jī)器學(xué)習(xí)，并且上手相關(guān)的實(shí)踐。這篇文檔也算是EasyPR開發(fā)的番外篇 ...

大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析的算法分類

大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析的算法分類
2017-12-12
大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析的算法分類 如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步開辟了收集和傳輸大量的數(shù)據(jù)更有效的新方式。這場(chǎng)革命促進(jìn)了實(shí)時(shí)算法和方法的研究和發(fā)展。傳統(tǒng)上，機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不是專為實(shí)時(shí)處理而設(shè)計(jì)的。事實(shí)上， ...

SPSS—方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）—多因素方差分析(無(wú)重復(fù)試驗(yàn)雙因素)

SPSS—方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）—多因素方差分析(無(wú)重復(fù)試驗(yàn)雙因素)
2017-10-31
SPSS—方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）—多因素方差分析(無(wú)重復(fù)試驗(yàn)雙因素) 當(dāng)遇到兩個(gè)因素同時(shí)影響結(jié)果的情況，需要檢驗(yàn)是一個(gè)因素起作用，還是兩個(gè)因素都起作用，或者兩個(gè)因素的影響都不顯著 場(chǎng) ...

SPSS——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）——多因素方差分析(無(wú)重復(fù)試驗(yàn)雙因素)

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2017-10-26
SPSS——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）——多因素方差分析(無(wú)重復(fù)試驗(yàn)雙因素) 當(dāng)遇到兩個(gè)因素同時(shí)影響結(jié)果的情況，需要檢驗(yàn)是一個(gè)因素起作用，還是兩個(gè)因素都起作用，或者兩個(gè)因素的影響都不顯著 場(chǎng) ...

SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘：回歸分析

SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘：回歸分析
2017-10-24
SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘：回歸分析 1 模型定義 回歸分析法是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，回歸預(yù)測(cè)就是利用回歸分析方法，根據(jù)一個(gè)或一組自變量的變動(dòng)情況預(yù)測(cè)與其相關(guān)的某隨機(jī)變量的未來(lái)值。 回歸分析是研究一個(gè) ...

SPSS超詳細(xì)操作：分層回歸(hierarchical multiple regression)

SPSS超詳細(xì)操作：分層回歸(hierarchical multiple regression)
2017-09-25
SPSS超詳細(xì)操作：分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評(píng)價(jià)人體健康的關(guān)鍵指標(biāo)，但因測(cè)量方法復(fù)雜，不易實(shí)現(xiàn)。某研究者擬通過(guò)一些 ...

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