自助法隨機采樣過程中，對n個樣本進行n次有放回的隨機采樣，當n趨向於無窮大時，最終有多少數據從未被選擇過？
1，推導 一個樣本在一次抽樣過程中未被抽中的概率為 \[(1- \frac{1}{n}) \tag{1} \] n次抽樣均為被抽中的概率為 \[(1-\frac{1}{n})^n \tag{2} \] 當n趨向於無窮大時的概率為 \[\lim_{n ...
原文：自助采樣包含訓練集里63.2%的樣本?
自助采樣包含訓練集里 . 的樣本 在學習隨機森林的時候，經常會看到這么一句話 自助采樣法給bagging帶來的好處就是:由於每個學習器只是使用了 . 的數據,剩下的約 . 的樣本可以用作驗證集來對泛化性能進行 包外估計 。 那么這個 . 是怎么來的呢 假設我們有n個樣本，有放回的進行抽取，那么每個樣本不被抽取的概率為 dfrac n 。我們需要抽取n輪，那么某個樣本一直不被抽到的概率為 p dfr ...
2018-10-25 12:29 0 670 推薦指數：
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