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2F→: https://github.com/wolfhong/LunarCalendar/blob/m01/02 21:31
3F→: aster/README.rst01/02 21:31
4F推: Python的01/02 21:31
12F推: 可以直接用dbGetQuery12/21 19:21
28F→: 初統是統計學沒錯12/14 20:53
5F→: 這樣比較簡單: https://pastebin.com/uiNKgGEa12/14 20:35
6F→: 轉成formula用all.vars取出來12/14 20:35
10F→: 只要原PO不出現R不認得的數學運算子12/14 20:51
11F→: 就不會有問題12/14 20:51
12F→: 這個還是要端看原PO的數學式子複雜度為何12/14 20:51
3F→: https://pastebin.com/rhnj8Nsn12/14 20:48
4F→: 不要想太難 慢慢mark就好12/14 20:48
5F→: 用data.table就可以不用放回去了12/14 20:36
8F推: EM是計算資料有遺失或是未觀察的變數下的likelihood12/10 20:09
9F推: ,通常遺失或未觀察的值並不會直接拿來用,它只是過12/10 20:09
10F推: 程中的一個參數而已。12/10 20:09
11F推: 最常見的例子是GMM,它是假設資料來自多群Gaussian12/10 20:14
12F推: 分佈(常態),而我們不知道它mixture的比例,我們12/10 20:14
13F推: 透過對沒有觀察到的變數Z,代表各群,進而求得每一12/10 20:14
14F推: 群的mean跟variance。當然我們最後可以z當做cluster12/10 20:14
15F推: ing的output。12/10 20:14
46F→: 可是要用EM的前提是要知道資料的分布12/11 20:07
47F→: 通常資料也不是常態那麼簡單,我無法理解你說的12/11 20:07
48F→: 除了multiple imputation外,最常用的是EM這句話12/11 20:08
49F→: 我還是覺得像是obarisk板友說的去看專業書籍所討論12/11 20:08
50F→: 的方法會比較好12/11 20:08
51F→: 至於你問的問題,我覺得你應該直接去看一下GMM怎麼12/11 20:10
52F→: 推導比較有感覺12/11 20:10
6F→: https://pastebin.com/Der1EbFy 一萬個大概6秒12/10 23:33
9F→: 有檢查過sessionInfo嗎 你同事跟你電腦環境都一樣嗎12/08 15:08
10F→: 存成xlsx,然後讀xlsx呢?12/08 15:09
1F→: 基本上就是線性代數跟統計學即可11/21 21:25