0前言代码请访问github的个人储存库里下载，喜欢的给个Star喔。实验要求：完成插补实验 实验工具： 1、excel表格 2、记事本txt文件 3.、pycharm 4、JBPCAfill.jar包1前期处理1.2删除特殊字符表格中含有None，#NULL!的字符，表示数据缺失，在表格统计数据个数时，字符None，#NULL!影响统计的数量，所以这些字符需要删除。代码在first包里的Prep
EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Meth
得到一份数据文件时，常常会发现文件中存在一些缺失的数据，而缺失数据会对分析任务产生阻碍，造成结果的偏移和统计工作的低效率。处理缺失数据的流程大致是：确认数据缺失机制——选择缺失数据的处理方法。1.确认数据缺失机制处理缺失数据前，首先应该了解数据缺失的机制。缺失值的机制并非造成缺失值的原因，而是描述缺失值与观测变量间可能的关系。确定数据缺失机制有利于选择合适的处理方法对数据进行处理。一般情况下，缺失
EM算法和朴素贝叶斯上节课老师讲解了EM算法，然后要求我们使用EM算法完成一个低配版的朴素贝叶斯分类器。说实话网上的EM算法介绍的都比较抽象，对于数学并不是很好的我来说，看起来遇到了很大的障碍。对于EM算法的详细介绍可以参考 emma_zhang 的博文 机器学习之EM算法，下面我简单讲一下自己对于朴素贝叶斯分类器中EM算法的理解。EM算法和朴素贝叶斯在朴素贝叶斯中，数据的各个分量是相互独立的。如
EM算法是一种迭代算法，用于求含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，用简单粗暴的语言来解释，就是求参数的值，也就是求解的一个过程，但参数的求解中，与普通的简单的参数的求解不同，是一种带有隐变量(hidden variable)的模型的参数求解的方法。来解读EM算法，首先是E，期望（Expectation），其次是M，最大（Maximizat
当我们要建立贝叶斯网络时，需要首先通过因果关系得到贝叶斯的网络结构，再训练得到贝叶斯网的参数集。这里，参数集往往是通过给定数据集进行统计计算得到，但是，有的时候，给定的数据集不一定是完整的，可能某一条或多条的数据缺失一个或两个数据。这是需要我们在数据缺失的情况下计算参数集，当然最简单的方法是去掉具有缺失数据的行，这样显然在数据集较小的时候会造成参数集的严重不准确。在贝叶斯引论那本书中提到要用EM算
1.缺失值缺失值就是比赛提供的数据，发现有些单元格是null或空的。1、缺失太多：例如调查人口信息，发现“年龄”这一项缺失了40%，就直接把该项指标删除2、最简单处理：均值、众数插补定量数据，例如关于一群人的身高、年龄等数据，用整体数据的平均值来补缺失定性数据，例如关于一群人的性别、文化程度；某些事件调查的满意度，用出现次数最多的值补缺失适用赛题：人口的数量年龄、经济产业情况等统计数据，对个体精度
前言：期望极大（Expectation Maximization）算法，也称EM算法，是一种迭代算法，由Dempster et. al 在1977年提出，用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法作为一种数据添加算法，在近几十年得到迅速的发展，主要源于当前科学研究以及各方面实际应用中数据量越来越大的情况下，经常存在数据缺失或者不可用的的问题，这时候直接处理数据比较困难
EM算法，全称为Expectation-maximization algorithm，为期望最大算法，其基本思想是：首先随机选取一个值去初始化待估计的值，然后不断迭代寻找更优的使得其似然函数likelihood 比原来的要大。换言之，假定现在得到了，想求，使得 EM的关键便是要找到的一个下界（注：，其中，X表示已经观察到的随机变量），然后不断最大化这个下界，通过
EM背景介绍 1.概率模型有事既含有观测变量，又含有隐变量。比如HMM中的隐状态。 如果概率模型的变量是观测变量，那么给定训练数据，可以直接用最大似然估计或者最大后验估计或者贝叶斯估计来求得参数模拟数据的分布，当然也可以用非参估计（比较复杂）。但是，当模型含有隐变量，就不能简单的用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计方法。EM过程 1.EM算法是一种迭代算法。EM算
文章目录1. EM 算法的引入1.1 EM 算法1.2 EM算法的推导1.2.1 《统计学习方法》中的推导1.2.2 另外一种理解方式1.3 EM算法的收敛性定理一定理二2. 高斯混合模型2.1 高斯混合模型2.2 高斯混合模型参数估计的EM算法3. K-means书中例题 （2019.6.30）这篇博客本来是简单的记录了在读《统计学习方法》——EM算法部分的读后感，但最近因为阅读了《百
如果一个国家足球不行，把每个孩子的高考分数和足球水平挂钩，人们就会大力投资足球设施，大爷大妈也会把广场让出去给孙子踢足球，谁跟我孙子抢我真的会发疯 — 整个国家都会自动迭代寻找最优解，每个人说话都是公司价值观。在非凸函数中，可能存在多个局部最优解，这意味着算法可能会在达到一个局部最优点后停止，而
EM算法原理及证明1、EM算法 最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。 给定的训练样本是，样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下：
Jesen不等式 若f是凸函数（如），则一、EM算法现实生活中，很多样本可能含有隐变量，这时候用似然法求模型参数是不现实的，我们考虑用EM算法。利用当前参数的估计值，来计算似然函数的期望；在计算使期望最大的值，反复迭代，至收敛。1、EM算法推导 EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。竟然不能直接最大化l(.)，我们可以不断地建立l(.)的下界（E步），然后优化下界（M步） 由于隐变量未知，
一、基本定义EM算法（又称期望极大算法）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法与其说是一种算法，不如说是一种解决问题的思路。EM算法分为两步： ①E步（计算期望）：利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； ②M步（最大化）：在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。二、EM算法的
EM算法1、定义EM算法也称期望最大化算法（Expection-Maxinum)算法它是一个算法基础，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐士马尔可夫算法（HMM）等EM算法是一种迭代优化策略，计算方式中每一次迭代分为2步1、期望步（E步）2、极大步（M步）所以算法被称为EM算法2、EM算法计算流程首先根据已经给出的观测数据，估计出模型参数的值然后再根据上一步估计出的参数估计缺失数据的值，再根据估计
最大期望算法：EM算法。在统计计算中，最大期望算法（EM）是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
1、随机森林模型怎么处理异常值?随机森林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方法 (Random forests - classification description):方法1(快速简单但效果差)：把数值型变量(numerical variables)中的缺
目录一、简介二、举例理解三、算法步骤 四、其他说明1、关于距离的计算2、超参数3、关于K值的选择4、取K值的方法5、关于决策依据6、优缺点五、代码一、简介邻近算法（KNN）是数据挖掘分类技术最简单的方法之一，所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个临近值来代表。如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于
标称型特征编码(Encoding categorical feature)有些情况下，某些特征的取值不是连续的数值，而是离散的标称变量（categorical）。比如一个人的特征描述可能是下面的或几种：features ['male', 'female'], ['from Europe', 'from US', 'from Asia'], ['use Firefox', 'use Chorme',
