GAIN的pytorch版本，包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP，包含十个数据集和四种缺失数据填补方法，关于GAIN的tensorflow版本，可以参考资源：https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864095

System.Core.dll 分析器错误消息: 未能加载文件或程序集“System.Core, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934e089”或它的某一个依赖项。系统找不到指定的文件。 下载添加引用就可,不谢.

在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数

基于改进的K近缺失数据补全

如果，光流估计文件下载失败，或者下载时间长可以下载这个文件，然后更改cmake文件路径即可。

安装OpenCV和OpenCV Contrib的过程中会因为网络的问题导致一些文件难以下载，这里将这些文件打包好供直接下载。兼容OpenCV 3.x和4.x。

pandas.fillna函数

下载附件「右键新建菜单.zip」。解压后使用 记事本打开「右键新建菜单.reg」文件，将文档中的路径更改为用户本地实际安装目录。之后运行reg文件即可。

电子商务的诚信缺失问题及对策思考.pdf

基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集缺失数据填补源码实现（python）.py，详情可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125072344（GAIN），利用pytorch实现