总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升)-简书.pdf_提高能力的方法有哪些

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2019/4/27 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书

https://www.jianshu.com/p/708dff71df3a 1/15

总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，

Boosting(提升)

(/u/bf45ab693e69)

mrlevo520 (/u/bf45ab693e69)  关注

 0.4 2016.11.17 18:23* 字数 3505 阅读 19382 评论 5 喜欢 42 赞赏 1

前言

最近在理清一些很必要的也很基础的东西，记录一下，结合网上和文献，自己也

有些易化使之更轻松理解，如有错误，请不吝赐教，多谢！

Bootstrap(自助法)

Bootstrap

是

一

种

抽样方

法

核

心

思想

这里写图片描述

子

样本

之于

样本

，

可

以

类

比

样本

之于

总

体

栗子：我要统计鱼塘里面的鱼的条数，怎么统计呢？假设鱼塘总共有鱼1000条，我是开

了上帝视角的，但是你是不知道里面有多少。

步骤：



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

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2019/4/27 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书

https://www.jianshu.com/p/708dff71df3a 2/15

承

包

鱼

塘

，

不

让

别人

捞

鱼

(

规

定总

体分

布

不

变

)

。

自

己

捞

鱼

，

捞

100

条

，

都

打

上

标

签

(

构

造

样

本

)

把

鱼

放

回

鱼

塘

，

休

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一

晚

(

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入

整

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鱼

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，

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保之

后

抽

样

随

机

)

开

始

捞

鱼

，

每次

捞

100

条

，

数

一

下

，

自

己

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标

记

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鱼

有

多

少

条

，

占

比

多

少

(

一

次

重采

样

取

分

布

)

。

重

复

，

步

骤

次

。

建

立

分

布

。

假设一下，第一次重新捕鱼100条，发现里面有标记的鱼12条，记下为12%，放回

去，再捕鱼100条，发现标记的为9条，记下9%，重复重复好多次之后，假设取置

信区间95%，你会发现，每次捕鱼平均在10条左右有标记，所以，我们可以大致

推测出鱼塘有1000条左右。其实是一个很简单的类似于一个比例问题。这也是因

为提出者Efron给统计学顶级期刊投稿的时候被拒绝的理由--"太简单"。这也就解释

了，为什么在小样本的时候，bootstrap效果较好，你这样想，如果我想统计大海

里有多少鱼，你标记100000条也没用啊，因为实际数量太过庞大，你取的样本相

比于太过渺小，最实际的就是，你下次再捕100000的时候，发现一条都没有标

记，，，这特么就尴尬了。。。

Bootstrap经典语录

Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的

估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。

就是一个在自身样本重采样的方法来估计真实分布的问题

当我们不知道样本分布的时候，bootstrap方法最有用。

整合多个弱分类器，成为一个强大的分类器。这时候，集合分类器(Boosting, Bagging

等)出现了。

什么是集成学习（ensemble learning）

了解boosting和bagging之前，先了解一下什么是集成学习，一句话，三个臭皮匠

顶个诸葛亮，一箭易折十箭难折，千里之堤溃于蚁穴，啊，跑题了。在分类的表

现上就是，多个弱分类器组合变成强分类器。



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药罐子也有未来

2023-07-27

文章中的实例和案例分析非常实际，让读者更容易将理论落地到实际问题中。

mhoy

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