这是上学期由于课程需要，需要用编程来解决求出关于高等数学概率论与数理统计中的期望问题。所以当时我就选了在生活中实际应用最广泛最常见的离散型随机变量的期望（超市抽奖问题），现在整理一下记录。数学期望来源：在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，一共进行五局，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。 KNN代表" K最近邻居"，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。正如标题所示，我们不会将算法用于分类
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2024-07-19 20:26:12
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KNN估计数据缺失值填充—KNN估计一、基本思想二、步骤1.导入数据2.查看空缺值3.取出要分析的数据4.计算平均值5.计算标准差6.规范化7.计算欧几里得距离8.最优解9.画图总结 数据缺失值填充—KNN估计运行环境 python3.6 jupyter notebook一、基本思想先将数据标准化，然后对缺失值的数据点做k邻近填充，计算含缺失值的数据点与其他不含缺失值的数据点的距离矩阵，选出欧氏
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2023-08-31 13:44:11
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数据-weather数据集outlooktemperaturehumiditywindplay ballsunnyhothighweaknosunnyhothighstrongnoovercasthothighweakyesrainmildhighweakyesraincoolnormalweakyesraincoolnormalstrongnoovercastcoolnormalstrongye
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2024-04-01 08:29:04
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本文是《从零开始学python数据分析与挖掘》的第二章学习心得，相关数据可以从对应的官方数据库获取。提供给你的只有一份收入相关的xlsx，你需要通过里面的数据进行年收入的预测。1.数据预处理首先读取数据，查看是否存在缺失值。对于存在缺失值的，一般有如下方法进行处理：删除法 ：若缺失比例非常小删除法较为合理。替换法 ：若缺失为离散型考虑用众数替换；数值型则考虑用均值或中位数替换缺失值。插补法 ：基于
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2024-07-15 10:07:13
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1、数据处理的流程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可
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2024-07-31 17:23:41
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在数据挖掘工作中，处理样本中的缺失值是必不可少的一步。其中对于缺失值插补方法的选择至关重要，因为它会对最后模型拟合的效果产生重要影响。在2019年底，scikit-learn发布了0.22版本，此次版本除了修复之前的一些bug外，还更新了很多新功能，对于数据挖掘人员来说更加好用了。其中我发现了一个新增的非常好用的缺失值插补方法：KNNImputer。这个基于KNN算法的新方法使得我们现在可以更便捷
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2023-11-27 02:41:53
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处理缺失数据的方法 1）用平均值、中值、分位数、众数、随机值等替代。 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数，这里认为变量都对学习模型有较大影响，效果一般，因为等于人为增加了噪声，不建议采取此法。 数值型的话，均值和近邻或许是更好的方法。做成哑变量更适合分类、顺序型变量。 2）用其他变量做预测模型来算出缺失变量。 效果比方法1略好。有一个根本缺陷，如果
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2024-04-23 22:35:04
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首先试验KNN的简单示例代码#方法3：
# 本论文拟采用的填充缺失值的方法为KNN:
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
#创建一个包含缺失值的数据集
data_KNN={
'第一列':[1,2,None,4,5],
'第二列':[3,None,5,7,9],
'第三列':[2,4,
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2024-07-12 14:00:32
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这里写自定义目录标题面对缺失值三种处理方法：对于option1：examples:对于option 2: 将含有缺失值的列（特征向量）去掉对于option3面对缺失值三种处理方法：option 1： 去掉含有缺失值的样本（行）option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）对于dropna和fillna,dataframe和series
最常见的插值方法是mean imputation（也叫mean substitution）实际上，这个方法不推荐使用，在大部分情况下，没有其他方法的时候可以采取这个方法。原因：1： mean imputation没有保持变量之间的关系（因为是观察值的均值，如果说缺失数据是随机缺失的，那么这个均值估计才是无偏的，也是这个方法实现的逻辑。如果说只是估计均值（点估计），那么这个估计是无偏的，但是会让标准
一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！ 现在我们来理解一下缺失值（类型）：
完全随机缺失（missing completely at random，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其
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2023-10-08 08:50:57
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缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化缺失值处理一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值。缺失值处理方法一般可分为：删除、统计值填充、统一值填充、前后向值填充、插值法填充、建模预测填充和具体分析7种方法。直接删除理论部分缺失值最简单的处理方法是删除，所谓删除就是删除属性或者删除样本，删
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2024-07-31 18:20:04
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处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。正如标题所示，我们不会将算法用于分类目的，而是填充
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2024-01-13 13:10:30
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目录KNN算法简介算法原理基本流程KNN算法的三要素距离度量K值选择-交叉验证KNN算法的优缺点以及改进方法KNN改进算法介绍KD树Ball树AnnoyHNSWKNN算法手动实现并完成鸢尾花分类主体部分交叉验证选择最适K值导入数据和预处理完整代码利用Sklearn实现KNN完成鸢尾花分类利用Sklearn的KNN完成手写数字识别导入数据并查看数字图像数据预处理选择最佳K值训练模型，测试模型得分应用
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2024-06-13 05:50:13
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阅读目录缺失值处理 1.判断是否有缺失数据 2. 删除缺失值 - dropna 3.填充/替换缺失值 4.缺失值插补 （1）均值/中位数/众数补插 （2）临近值插补 （3）插值法---拉格朗日插值法缺失值处理 数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响
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2024-05-17 00:47:03
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缺失值的产生机制缺失值可分为两类：一类是这个值实际存在但是没有被观测到，例如客户的性别；另一类是这个值实际就不存在，例如，在调查顾客购买的洗发液品牌时，如果某位顾客根本没有购买任何洗发液，那么这位顾客购买的洗发液品牌缺失。如何处理缺失值是一个很复杂的课题，有兴趣的读者可以参阅这方面的专著。缺失值的产生有三种机制：1.完全随机缺失（MissingCompletelyatRandom）某个变量是否缺失
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2024-06-03 22:31:58
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1.相关函数df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在pandas中的空值是""缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可3.函数具体解释DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset
# - 依赖库：matplotlib、numpy、pandas、sklearn
# - 程序输入：ad_performance.txt
# - 程序输出：打印输出不同聚类类别的信息
# 程序
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt # 图形库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.clus
空值填充算法 &n
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2024-07-09 22:17:42
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