（4.4）方差估计及 Bootstrap

AI100 2023-01-12 23:11:10

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2. **训练阶段**：计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计。 3. **应用阶段**：使用分类器进行分类，输入是分类器和待分类样本，输出是样本所属的分类类别。 #### 1.3 属性...

放到参数估计的情景中，Bootstrap意味着我们仅仅通过使用手头上的样本数据（样本数据“自力更生”）来计算样本统计量在估计总体统计量时的误差，而不对总体的分布做任何假设（比如传统方法中的正态分布假设）。...

Bootstrap重采样进行参数估计 - 置信区间参考 Bootstrap采样用 Bootstrap 进行参数估计大有可为利用Bootstrap法估计置信区间 python之Boostrap自助法介绍统计学中的Bootstrap方法（Bootstrap抽样） ...

1.不同的误差来源是如何导致方差和偏差的，下面从概念上，图形上和数学上定义偏差和方差。 1.1概念偏差：预测值与我们试图预测的正确值之间的差额；方差：假设可以多次重复整个模型构建过程，方差是对给定点的...

Bootstrap抽样为小样本场景提供了灵活的重采样策略，使得有限数据下的统计分析更加稳健；而加权随机抽样则针对不均衡数据集提供了解决思路，使得模型能够更全面地学习各类别特征。通过对比不同方法的优缺点并结合R...

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