Bootstrap抽样(自展法)

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Bootstrap抽样(自展法)

Bootstrap又称自展法,是用小样本估计总体值的一种非参数方法,在进化和生态学研究中应用十分广泛.例如进化树分化节点的自展支持率等. Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap伪样本,每个样本是初始数据有放回抽样.通过对伪样本的计算,获得统计量的分布.例如,要进行1000次bootstrap,求平均值的置信区间,可以对每个伪样本计算平均值.这样就获得了1000个平均值.对着1000个平均值的分位数进行计算, 即可获得置信区间.已经证明,在初始样本足够大的情况下,bootstra…

Bootstrap Method

bootstrap方法是一种重采样技术,用于通过抽样数据集来估计总体统计数据.是一种面向应用的.基于大量计算的统计思维——模拟抽样统计推断. 它可以用来估计统计数据,例如平均值或标准差.在应用机器学习中,当对不包含在训练数据中的数据进行预测时,它用于评估机器学习模型的技能. 评估机器学习模型技能结果特的点是,估计方法可以用置信区间来表示,这是其他方法不容易得到的,比如交叉验证. Bootstrap法是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,可用于研究一组数据的某统计量的分布特征,特别适用于那些难以…

机器学习--集成学习（Ensemble Learning）

一.集成学习法在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好).集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来. 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging).偏差(boosting)或改进预测(sta…

sklearn_随机森林random forest原理_乳腺癌分类器建模(推荐AAA)

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树随机森林是一个集成机器学习算法…

Python机器学习笔记——随机森林算法

随机森林算法的理论知识随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取与数据集的随机选…

基于FPGA的16阶级联型iir带通滤波器实现

警告此文章将耗费你成吨的流量,请wifi下阅读,造成的流量浪费本人不承担任何责任.初版源代码获取(请勿用作他用,仅供学习):https://gitee.com/kingstacker/iir.git 若有问题可以联系我邮箱:kingstacker_work@163.com 版权所有,转载请注明出处. 感谢感谢杜勇老师的书籍: 感谢杜勇老师不厌其烦的答复我的邮件垂询. 感谢自己,编代码调试眼睛快瞎了..... 前言这个课程设计做过一年多了,知识什么的差不多都忘记了,最近去面试直接就问项目,而…

Oracle SQL性能优化技巧大总结

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