PGM：不完备数据的参数估计

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PGM：不完备数据的参数估计

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52626889 使用不完备数据的贝叶斯学习:MLE估计(梯度上升和EM算法).贝叶斯估计. 表示:H[m]表示其值在数据实例o[m](观测)中缺失的变量. 参数估计与处理完备数据的类似,有两种估计方法:最大似然估计MLE和贝叶斯估计. 使用不完备数据的最大似然估计MLE 梯度上升方法 {优化似然函数算法1} 计算梯度先考虑相对于一个单一CPD的表值P(x|u)的导数(一个数据的某些变量的一组观测的…

PGM：部分观测数据

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52599451 基础知识数据缺失的三种情形: 数据的似然和观测模型 Note: MLE中是将联合概率P(x,y)赋值给实例. 缺失数据的处理:不仅考虑数据产生机制,还要考虑数据被隐藏的机制随机缺失值:主要是修改投掷结果X(随机变量)吧? 蓄意缺失值:主要是修改观测变量O吧? 随机变量X.观测变量O和实际观测Y Note: Y是定义的X和O的一个确定函数,不在plate图中显示出来. 图钉变体示例的…

PGM：贝叶斯网的参数估计

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631 本文讨论(完备数据的)贝叶斯网的参数估计问题:贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计.假定网络结构是固定的,且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例. 参数估计的主要方法有两种:一种基于最大的似然的估计:一种是使用贝叶斯方法. 贝叶斯网的MLE参数估计最大似然估计MLE [参数估计:最大似然估计MLE] 简单示例:局部似然函数仅包含两个二元变量的网络,即弧从上看出,似然函数被…

PGM图片格式与代码

这两天在搞神经网络,里面的一个人脸数据库的图片格式是PGM,事实上之前早就知道了这个图片格式,可是没去深究这个图片格式的数据究竟是什么安排的.搜索了下百度百科,发现介绍的真是简单,以下就自己来系统地整理一下. Jeremy Lin PGM是Portable Gray Map的缩写.它是灰度图像格式中一种最简单的格式标准.另外两种与之相近的图片格式是PBM和PPM.它们分别相应着黑白图像和彩色图像. PGM的数据存放方式相比于JPG来说是非常easy的,由于它不进行数据压缩.自然的PGM的图片…

R语言缺失值高级处理方法

0 引言对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不…

SqlServer灾备方案（本地）

如果你曾经有那么一个不经意的心跳来自于数据库数据损坏:错误的新增.更新.删除 .那么下面的方案一定能抚平你的创伤! 对于一个数据库小白来说,数据库的任何闪失带来的打击可说都是致命的.最初,我们让一个叫做“数据库”的小孩任性的在服务器上裸奔(没有任何数据备份),倡导自由与开放.突然有一天,这孩子生病了(数据篡改),病得很突然,很厉害,他不能和你描述他的任何感受(差异数据),那么你将苦于诊断病症.如果你现在有小孩以前的行为习惯数据(完备.差备.日志备份.尾日志备份),那么这无疑可以很快的针对治疗并康…

SQL Server使用文件组备份降低备份文件占用的存储空间

对于DBA来说,备份和刷新简历是最重要的两项工作,如果发生故障后,发现备份也不可用,那么刷新简历的重要性就显现出来,哇咔咔!当然备份是DBA最重要的事情(没有之一),在有条件的情况下,我们应该在多个服务器上保留多份完备和日志备份,甚至某些公司会要求将完备数据保留到磁带或超大存储上,以保证可以恢复很久之前的数据. 于是便有一个艰难的选择:备份空间和备份保存期,磁盘再便宜也是要钱的,尤其某些吝啬的老板宁愿多花几十万招个人也不宁愿在硬件上多投资一丁点,把不得把服务器所有资源都利用起来才高兴,在备份空间…