bootstrapping是什么原理

閱讀量： 145 發(fā)布日期： 2022-11-03 19:11:47

Bootstrapping算法是指利用有限的樣本資料經(jīng)由多次重復(fù)抽樣，重新建立起代表母體樣本分布的新樣本。

1、什么是bootstrapping

bootstrapping是什么原理

Bootstrapping是指通過使用計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)來估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型參數(shù)或者檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)假設(shè)的方法。Bootstrapping方法通過重復(fù)利用觀察值來生成多組估計(jì)值，并通過對(duì)這些估計(jì)值的分布情況來評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型的性能。

2、bootstrapping的原理

Bootstrapping的原理是從一個(gè)或多個(gè)初始數(shù)據(jù)集中生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，然后使用新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。通常，將數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)部分：訓(xùn)練集和測試集。首先，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，然后使用測試集評(píng)估模型。使用bootstrapping生成新數(shù)據(jù)集的方法是從訓(xùn)練集中隨機(jī)抽取樣本，然后使用這些樣本訓(xùn)練模型。這個(gè)過程可以重復(fù)多次，從而得到多個(gè)不同的模型，最后對(duì)這些模型進(jìn)行平均，得到一個(gè)最終的模型。Bootstrapping的原理是從一個(gè)或多個(gè)初始數(shù)據(jù)集中生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，然后使用新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。通常，將數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)部分：訓(xùn)練集和測試集。首先，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，然后使用測試集評(píng)估模型。

3、bootstrapping的應(yīng)用

bootstrapping的應(yīng)用主要涉及到通過采樣來估計(jì)一個(gè)難以直接觀察到的概率分布。例如，如果我們想要估計(jì)一個(gè)總體的均值，我們可以通過從總體中抽取一個(gè)樣本來計(jì)算樣本均值，進(jìn)而估計(jì)總體均值。

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