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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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R語言對回歸模型進行回歸診斷

R語言對回歸模型進行回歸診斷
2017-09-17
R語言對回歸模型進行回歸診斷 在R語言中，對數(shù)據(jù)進行回歸建模是一件很簡單的事情，一個lm()函數(shù)就可以對數(shù)據(jù)進行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，對回歸模型進行診斷，判斷這個模型到 ...

深入淺出：怎么從0開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家

深入淺出：怎么從0開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家
2017-09-06
深入淺出：怎么從0開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家 最近有很多人咨詢，想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，但不知道怎么入手，從哪里開始學(xué)習(xí)，需要學(xué)習(xí)哪些東西？對于一個初學(xué)者，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖 ...

Excel中數(shù)據(jù)分析之回歸分析介紹

Excel中數(shù)據(jù)分析之回歸分析介紹
2017-07-31
Excel中數(shù)據(jù)分析之回歸分析介紹 實例 某溶液濃度正比對應(yīng)于色譜儀器中的峰面積，現(xiàn)欲建立不同濃度下對應(yīng)峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應(yīng)數(shù)據(jù)，建立標準曲線，并且對此曲線進行評價， ...

【機器學(xué)習(xí)】最小中值平方法

【機器學(xué)習(xí)】最小中值平方法
2017-07-24
【機器學(xué)習(xí)】最小中值平方法 最小中值平方法 最小中值平方法是通過求解下面的非線性最小問題來估計參數(shù)的 LMedS記錄的是所有樣本中，偏差值居中的那個樣本的偏差，這種方法對錯誤匹配和外點有很好的 ...

R語言與機器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記

R語言與機器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記
2017-07-21
R語言與機器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記  機器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹，隨機森林，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預(yù)測效果也比較不錯，交叉驗證結(jié)果也能被接受。下 ...

R語言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife）

R語言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife）
2017-07-20
R語言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife） R語言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R語言與點估計學(xué)習(xí)筆記（刀切法與最小二乘估計 ...

R語言與函數(shù)估計學(xué)習(xí)筆記（核方法與局部多項式）

R語言與函數(shù)估計學(xué)習(xí)筆記（核方法與局部多項式）
2017-07-20
R語言與函數(shù)估計學(xué)習(xí)筆記（核方法與局部多項式） 非參數(shù)方法 用于函數(shù)估計的非參數(shù)方法大致上有三種：核方法、局部多項式方法、樣條方法。 非參的函數(shù)估計的優(yōu)點在于穩(wěn)健，對模型沒有什么特定的假設(shè)，只是認 ...

R語言與簡單的回歸分析

R語言與簡單的回歸分析
2017-07-19
R語言與簡單的回歸分析 回歸模型是計量里最基礎(chǔ)也最常見的模型之一。究其原因，我想是因為在實際問題中我們并不知道總體分布如何，而且只有一組數(shù)據(jù)，那么試著對數(shù)據(jù)作回歸分析將會是一個不錯的選擇。 一、 ...

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
2017-07-12
SPSS教程：做多重線性回歸，方差不齊怎么辦 今天我們就來繼續(xù)討論一下，如果殘差不滿足方差齊性時，應(yīng)該如何解決？ 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的殘差方差齊性，即 ...

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析
2017-07-12
SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析 使用多元回歸進行數(shù)據(jù)分析，分析軟件供選擇的比較多，主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回歸分析應(yīng)用于各個領(lǐng)域，主要有經(jīng)濟、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)等。今天小編為大家分享一篇SPSS大 ...

R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm

R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm
2017-07-09
R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm 1. 介紹 廣義線性模型(Generalized  Linear Model)是一般線性模型的推廣，它使因變量的總體均值通過一個非線性連接函數(shù)而依賴于線性預(yù)測值，允 ...

回歸預(yù)測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn)

回歸預(yù)測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn)
2017-07-02
回歸預(yù)測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn) 下面是回歸分析的各種變體的簡單介紹，解釋變量和相應(yīng)變量就是指自變量和因變量。 常用普通最小二乘（OLS）回歸法來擬合實現(xiàn)簡單線性、多項式和多元線性等回歸模 ...

R語言通過loess去除某個變量對數(shù)據(jù)的影響

R語言通過loess去除某個變量對數(shù)據(jù)的影響
2017-06-10
R語言通過loess去除某個變量對數(shù)據(jù)的影響 當我們想研究不同sample的某個變量A之間的差異時，往往會因為其它一些變量B對該變量的固有影響，而影響不同sample變量A的比較，這個時候需要對sample變量A進行標準化之 ...

R語言-回歸之簡單線性回歸

R語言-回歸之簡單線性回歸
2017-05-31
R語言-回歸之簡單線性回歸 8.1 回歸的多面性 回歸是一個令人困惑的詞，因為它有許多特殊變種（見表8-1）。對于回歸模型的擬合， R提供的強大而豐富的功能和選項也同樣令人困惑。例如， 2005年Vito Ricc ...

SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理

SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理
2017-05-28
SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理 如果擬合質(zhì)量不好，可能存在的問題主要有以下兩個方面： 極端值（強點）的影響。我們都知道，在線性回歸分析中，自變量回歸系數(shù)的確定主 ...

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計劃

SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計劃
2017-05-28
SPSS分析技術(shù):最小一乘法;制造企業(yè)如何合理安排生產(chǎn)計劃 最小二乘法的原理是以預(yù)測值和實測值之差（殘差）的平方和達到最小作為判斷模型優(yōu)劣的評判標準，應(yīng)用十分廣泛。沒有放之四海而皆準的真理，最小二乘法同 ...

關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法

關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法
2017-05-20
關(guān)于如何解釋機器學(xué)習(xí)的一些方法 到現(xiàn)在你可能聽說過種種奇聞軼事，比如機器學(xué)習(xí)算法通過利用大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測某位慈善家是否會捐款給基金會啦，預(yù)測一個在新生兒重癥病房的嬰兒是否會罹患敗血癥啦，或者預(yù)測一位 ...

機器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢、器

機器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢、器
2017-05-13
機器學(xué)習(xí)的道、法、術(shù)、勢、器 “道、法、術(shù)、器”出于老子的《道德經(jīng)》，后人又加了一個“勢”，并且也有了不同的排列。很多人習(xí)慣用“道、法、術(shù)、勢、器”的順序，原因很簡單：道以明向、法以立本、術(shù)以立策 ...

機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)

機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù)
2017-05-11
機器學(xué)習(xí)中的范數(shù)規(guī)則化之 L0、L1與L2范數(shù) 今天我們聊聊機器學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的非常頻繁的問題：過擬合與規(guī)則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數(shù)規(guī)則化。最后聊下規(guī)則化項參數(shù)的選擇問題。這里因為篇 ...

SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理

SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理
2017-05-10
SPSS分析技術(shù)：多重線性回歸模型；極端值與多重共線性的識別與處理 如果擬合質(zhì)量不好，可能存在的問題主要有以下兩個方面： 極端值（強點）的影響。我們都知道，在線性回歸分析中，自變量回歸系數(shù)的確定主要 ...

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