數據缺失情況下的參數估計

數據缺失情況下的參數估計 前言 前一篇講到了參數估計， 其中會涉及到特徵維數問題，類別間有差異的特徵有助於分類，而特徵太多又會造成計算和存儲的困難，並且還會造成overfitting導致泛化性能不高。通常會添加正則化或進行特徵降維或進行參數共享/平滑來防止過擬合。本章討論的是在樣本點的某些特徵丟失的情況下如何進行分類的問題。 EM（expectation-maximization）算法 EM fo

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