EM算法：技术和应用

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数据挖掘算法:EM算法: 2018-08-06; 数据挖掘算法:EM算法 1. 极大似然极大似然（Maximum Likelihood）估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法。比如，我们想了解抛硬币是正面（head）的概率分布θ；那么可以通过最大似然估计方法求得。 ...

机器学习中的EM算法详解及R语言实例（2）: 2017-03-18; 机器学习中的EM算法详解及R语言实例（2）我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1） 4. 高斯混合模型高斯混合模型（GMM， ...

机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1）: 2017-03-18; 机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1）最大期望算法（EM） K均值算法非常简单，相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理不妨 ...

数据清洗中如何处理缺失值？: 2023-06-29; 缺失值是指数据集中某些变量或观测值缺少相关信息，这种情况在现实生活中很常见。在进行数据清洗时，如何处理缺失值是一个非常重要的问题。处理缺失值的方法可以被分为三类：删除缺失值、填补缺失值和使用模型预测 ...

机器学习与数据挖掘的学习路线图: 2018-07-04; 机器学习与数据挖掘的学习路线图说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...

数据分析中的缺失值处理: 2017-12-01; 数据分析中的缺失值处理没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往 ...

聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类: 2017-07-25; 聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其 ...

R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）: 2017-07-22; R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

数据挖掘中的分类问题: 2017-05-03; 数据挖掘中的分类问题分类（classification）问题是数据挖掘领域研究的历史最为悠长，也是研究的较为透彻的问题。在数据挖掘领域，分类可以看成是从一个数据集到一组预先定义的、非交叠的类别的映射过程。其中 ...

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