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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,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(wù)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(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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使用R對共線性檢驗

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

常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點

常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點
2018-03-07
常用的機器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點 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 當影響因變量的因素是多個時候,這種一個變量同時與多個變量的回歸問題就是多元回歸,分為:多元線性回歸和多元非線性回歸。這里直說多元線性回歸。對比一元線性 ...

機器學(xué)習(xí)新手必看十大算法

機器學(xué)習(xí)新手必看十大算法
2018-02-23
機器學(xué)習(xí)新手必看十大算法 本文介紹了機器學(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。 在機器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之,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——微信的一個附加功能。它可以在一對一聊天當中發(fā)送,也可以在群聊中發(fā)送。在群聊當中,可以一次性發(fā)送多于1個的紅包,每個群成員可 ...

Python語言描述隨機梯度下降法

Python語言描述隨機梯度下降法
2018-02-14
Python語言描述隨機梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因為梯度下降是一種思想,沒有嚴格的定義,所以用一個比喻來解釋什么是梯度下降。 簡單來說,梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

上市公司財務(wù)指標綜合分析

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

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗
2018-01-14
R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗 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。比如要達到估計的無偏性,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探索和簡化多變量復(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指標轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(主成分),用綜合指標來解釋多變量的方差——協(xié)方差結(jié)構(gòu),即每個主 ...

主成分分析和因子分析十大不同點

主成分分析和因子分析十大不同點
2018-01-11
主成分分析和因子分析十大不同點 主成分分析和因子分析無論從算法上還是應(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個基本統(tǒng)計技術(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù)
2018-01-08
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù) 無論您在數(shù)據(jù)的科學(xué)性問題上持哪種看法,都無法忽視數(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,在“25個最 ...

Python環(huán)境下的8種簡單線性回歸算法

Python環(huán)境下的8種簡單線性回歸算法
2018-01-05
本文中,作者討論了 8 種在 Python 環(huán)境下進行簡單線性回歸計算的算法,不過沒有討論其性能的好壞,而是對比了其相對計算復(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強大的統(tǒng)計與計量分析功能、精致的繪圖、簡單易行的窗口操作、簡練便捷的編程、強大的MATA矩陣運算、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,被高度評價為“數(shù)據(jù)分析的操作系統(tǒng)”,可以實現(xiàn)諸 ...

用SPSS做數(shù)據(jù)分析?先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識

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

深入淺出,一篇超棒的機器學(xué)習(xí)入門文章

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

大數(shù)據(jù)和實時分析的算法分類

大數(shù)據(jù)和實時分析的算法分類
2017-12-12
大數(shù)據(jù)和實時分析的算法分類 如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進步開辟了收集和傳輸大量的數(shù)據(jù)更有效的新方式。這場革命促進了實時算法和方法的研究和發(fā)展。傳統(tǒng)上,機器學(xué)習(xí)算法并不是專為實時處理而設(shè)計的。事實上, ...

SPSS—方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)—多因素方差分析(無重復(fù)試驗雙因素)

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

SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——多因素方差分析(無重復(fù)試驗雙因素)

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

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)測就是利用回歸分析方法,根據(jù)一個或一組自變量的變動情況預(yù)測與其相關(guān)的某隨機變量的未來值。 回歸分析是研究一個 ...

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