一、Introduction
如果说到Bootstrap你会想到什么？是Twitter推出的那个用于前端开发的开源工具包吗？Unfortunately，本文要讨论的并非是Bootstrap工具包，而是统计学习中一种重采样（Resampling）技术。这种看似简单的方法，对后来的很多技术都产生了深远的影响。机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Bootstrap的思想。
下面引用的是谢益辉博士关于Bootstrap （和 Jackknife）基本思想的论述，希望能帮助读者对于Bootstrap 建立一个初步的认识：
在统计的世界，我们面临的总是只有样本，Where there is sample, there is uncertainty，正因为不确定性的存在，才使统计能够生生不息。传说统计学家、数学家和物理学家乘坐一列火车上旅行，路上看到草原上有一只黑羊，统计学家说，“基于这个样本来看，这片草原上所有的羊都是黑的”，数学家说，“只有眼前这只羊是黑的”，物理学家则说，“你们都不对，只有羊的这一面是黑的”。这是关于统计和其他学科的一个玩笑话，说明了统计的一些特征，比如基于样本推断总体。
一般情况下，总体永远都无法知道，我们能利用的只有样本，现在的问题是，样本该怎样利用呢？Bootstrap的奥义也就是：既然样本是抽
免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://yundeesoft.com/4407.html
