这个例子来自Do, Chuong B, and Serafim Batzoglou; 2008; What Is the Expectation Maximization Algorithm? Nature Biotechnology 26(8): 897–899.EM算法是ML中一种非常重要的参数估计方法, 在很多地方都用应用. 上述论文给出了一种EM算法的非常直观而又不失精要的理解
本章目录： 上一章讲了用图模型定义高维联合分布，基本思想是建模变量间的条件独立性。一个替代的方案是假设观测变量都与一个隐藏的“原因”关联，这种用隐变量建模的模型也被称为latent variable models 或 LVMs。这类模型比直接在可观测空间表征相关性的模型具有更少的参数，同时这类模型还可以作为一种瓶颈bottleneck，来获得数据的压缩表征。隐变量模型LV
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
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2024-06-05 11:02:53
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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
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2024-04-27 19:35:11
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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
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2024-07-08 10:09:04
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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
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2024-06-19 21:14:34
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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
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2024-06-07 15:23:47
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在数据分析和处理的过程中，补充字段缺失值是一个常见的问题。当我们收集到的数据中出现缺失值时，如何有效地进行处理，确保后续分析的准确性和可靠性，成为了数据科学家和分析师的重要任务。以下是我整理的关于解决“Python的补充字段缺失值”问题的一系列流程和策略。
## 备份策略
首先，我们需要一个全面的备份策略，以确保在数据缺失值处理过程中不会丢失原始数据。备份策略应包括数据的定期备份和版本控制。
数据-weather数据集outlooktemperaturehumiditywindplay ballsunnyhothighweaknosunnyhothighstrongnoovercasthothighweakyesrainmildhighweakyesraincoolnormalweakyesraincoolnormalstrongnoovercastcoolnormalstrongye
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2024-04-01 08:29:04
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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
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2024-08-09 11:56:16
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在机器学习与数据挖掘的任务中，处理缺失值是一项关键的预处理步骤。缺失值不仅会影响模型的性能，还可能导致不可靠的分析结果。为了解决这个问题，各类机器学习算法应运而生，用以补充缺失值。本文将深入探讨如何利用不同的机器学习算法来处理缺失值的问题，包括其背景、技术原理以及应用场景的分析。
## 背景描述
在数据分析领域，缺失值是常见现象，其原因可能包括数据收集的不全面、记录错误或数据提取过程中的问题。缺
如果要预测的case有特征缺失了，应该用什么方法补呢？（和训练集的特征工程还是有区别的吧？）决策树、RF、xgboost如何处理缺失值？判断特征重要性？缺失值不敏感？特征归一化（Feature Scaling），这也是许多机器学习模型都需要注意的问题。有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，例如SVM。对于这样的模型，除非本来各维数据的分布范围就比较接近，否则必须进行标准化，以免模
# R语言 空值补充缺失值NA的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何在R语言中实现对缺失值NA的补充。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并为每一步提供相应的代码以及对代码的注释说明。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我将使用一个表格来展示实现空值补充缺失值NA的流程。
| 步骤 | 操作 |
|----|------|
| 步骤一 | 检测缺失值 |
| 步骤二 |
原创
2023-12-17 03:52:12
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文章目录0.前言1.E-M在解决什么问题？（一句话概括EM）2.E-M是一种模型么？3.E-step和M-step分别指的是什么？4.E-M的优化目标是什么？5.E-M收敛么，为什么？6.怎么理解隐变量，对任意模型都可以引入隐变量么？（隐变量的合理性）7.如何理解GMM中的隐变量8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？9.GMM可以做什么事情？10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源
因为各种原因，许多真实数据集包含缺失值，经常被编码成空格，NaN, 或者其他占位符。然而，这样的数据集与scikit学习估计器不兼容，后者假设数组中的所有值都是数值，并且都有意义。使用不完整数据集的基本策略是丢弃包含缺失值的整行和/或整列。然而，这是以丢失可能有价值（即使不完整）的数据为代价的。更好的策略是插补缺失值，即从数据的已知部分推断缺失值。有关插补，请参见通用术语表和API元素条目。6.4
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2024-09-17 16:18:38
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大多机器学习算法不能处理缺失的特征，因此先创建一些函数来处理特征缺失的问题。当在一些.csv文件中缺少某些值的时候，一般有三种方法解决：1 去掉对应的整个属性2 去掉缺失值所在的数据3 将缺失值进行赋值在pandas中，用 DataFrame 的 dropna() ，drop() ，和 fillna() 方法，可以方便地实现：#去掉缺失值所在数据
data.dropna(subset=["year
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2024-01-10 16:49:50
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## 填充缺失值：Python KNN算法
在数据处理和分析中，经常会遇到数据集中有缺失值的情况，这些缺失值会对我们的分析结果产生影响。因此，我们需要找到一种方法来填充这些缺失值，以确保数据的完整性和准确性。KNN（K-最近邻）算法是一种常用的机器学习算法，可以用来填充缺失值。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的KNN算法来填充缺失值。
### KNN算法介绍
KNN算法是一种基本的
原创
2024-04-20 05:22:23
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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
原创
2024-01-15 11:34:15
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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：
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2024-02-29 10:57:28
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# 机器学习如何进行缺失值补充
在机器学习中，数据的质量对模型的训练和预测结果有着重要影响。然而，在实际应用中，我们经常会遇到缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者其他原因导致的。为了使数据完整并提高模型的准确性，我们需要进行缺失值补充。
## 缺失值补充方法
在机器学习中，常用的缺失值补充方法有以下几种：
1. 删除缺失值：对于某些情况下缺失值较多的特征或样本，
原创
2023-07-23 08:05:14
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