缺失值估算

数据缺失值替换参数设置：可以选择删除缺失值或用特定值替换。

当缺失值数量较少时，可以使用插入值替换空值。方法包括：1. 固定值（字段平均值、范围中间值或常数）2. 基于正态或均匀分布的随机值3. 自定义表达式（如全局变量）4. C&RT模型预测值（使用单独模型，用预测值替换空白和空值）

Value: 输入某个值作为清点对象。 System-missing: 以系统的缺失值作为清点对象。 System-or user missing: 以系统或用户指定的缺失值为清点对象。 Range: 指定数值的计数区域，其中包括： （ ）through（ ）: 在框内指定下限和上限。 lowest through（ ）: 在框内只指定上限。 （ ）highest through: 在框内只指定下限。

该方法结合实例学习和灰色理论技术，对缺失数据重复填补，直至结果满足要求。实验表明，其填补效果和效率优于KNN和均值替代法。

缺失值的流程，有时候比建模还折腾。这套数据集蛮适合练手的，从判断、加载到可视化，一条龙流程都能跑一遍。格式清爽，Pandas、Matplotlib 这些库配合着用，效率挺高。数据里面还设计了些模拟缺失的内容，适合你用df.isnull()这些方法练判断逻辑。哦对，还有不少连续和分类字段混搭，用起来更贴近实战。如果你想快速上手缺失值，尤其是配合图表理解数据分布，这套资源还蛮不错。配合下面这些可视化相关数据集，一起练练手挺好：物流数据可视化示例数据集Pandas 时间序列高级操作Matplotlib 数据可视化进阶Python 数据可视化项目建议：新手别一下子全用高级库，先用matplotlib或

MySQL 内存容量的估算并非简单的公式计算，需要根据实际业务场景、数据库配置和硬件资源进行综合评估。以下是一些常用的内存容量估算方法和影响因素： 1. 基于配置项估算: MySQL 拥有众多配置项，例如 innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size 等，这些配置项直接影响内存占用。通过合理的配置这些参数，可以初步估算 MySQL所需的内存容量。 2. 基于监控工具分析: 使用 MySQL 性能监控工具，例如 MySQL Workbench、Prometheus 等，可以实时监控 MySQL 的内存使用情况，例如 InnoDB Buffer Pool

这是一个基于MATLAB编写的功率谱估算程序，提供了六种不同的情况分析。该程序采用图形用户界面（GUI）进行操作。使用方法：将文件放入MATLAB安装目录下的work文件夹，打开MATLAB并输入guide，选择Open Existing GUI，找到名为zbuttonzuoye的文件即可。如果只需查看运行效果，双击打开文件即可。

本书作者：Phate借助自发报告的ADR信号探查FAERS数据是我们的目标，而该项目作为系统的一部分，然而FAERS自发报告系统中缺失值的存在，为数据挖掘带来极大困难。

在 Windows 环境中运行 Hadoop 时，如果出现运行 bug，可能是由于缺少 winutils.exe 文件导致的。

将 winutils.exe、hadoop.dll 文件复制至 C:WindowsSystem32 目录即可进行本地调试。