最近在處理訊號的過程中發現自己的理論水平還是太低，因此需要提高自己的技術，因此開始惡補理論，寫下了這個系列的文章。
n n
:在原樣本進行有放回的抽樣，抽取
m' role="presentation">m
m對於分布y（
θ）y （θ
）,要估計的引數為
θ θ
θ^ θ
^的近似統計量。
具體方法是:從
y y
中重複抽取
n' role="presentation">n
n個大小為
t t
的樣本,並用每個新樣本重複計算θ^
' role="presentation">θ^θ
^,即可得到一系列的θ^
θ ^θ
^ θ
^抽樣分布的形狀提出要求,而是通過分析各次抽取後樣本內統計量的變化,對抽樣分布進行極大似然估計。從樣本內不斷生成新的抽樣資料,並替代原先的抽樣樣本,用以計算所研究的統計量。
統計學習 統計學習三要素
模型是所要學習的條件概率分布或者決策函式。統計學習的目的在於從假設空間中選取最優模型。故需要引入損失函式與風險函式。損失函式 衡量模型一次 的好壞。風險函式 衡量平均意義模型 的好壞。l y,f x begin 1,y neq f x 0,y f x end l y,f x y f x 2 l y,...
3 機器學習概論（1） 統計學習三大要素
目錄 機器學習發展歷程簡單介紹 簡單的概念介紹 統計學習三大要素 模型 主要解決模型是什麼的問題 策略 選擇模型的準則 演算法 概念性的描述 感覺是所有學科的共性 概論部分一般是全書的概括和後期內容的基礎，而往往又由於對該領域不熟悉，所以感覺學習概論部分很枯燥乏味又晦澀難懂，此時需要看一些後面的具體...
《統計學習方法》學習筆記（1） 統計學習三要素
目錄 1.1 統計學習 1.3 統計學習三要素 模型 策略 演算法 1.3.1 模型 所要學習的條件概率分布或決策函式 1.3.2 策略 1.3.2.1 損失函式 loss function 代價函式 cost function 1.3.2.2 風險函式 risk function 期望損失 exp...