AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
平衡自助法
自助法的一种变体，确保每个原始观测值在所有自助样本中出现相同次数，减少误差估计中的偏差。
術語
分层自助法
一种自助抽样方法，在每个重抽样样本中保持类别或层级的比例，对于不平衡数据至关重要。
術語
加权自助法
在自助抽样时为每个观测值分配概率权重的技术，允许对被认为更重要或更可靠的数据点进行过采样。
術語
双重自助法
迭代过程，将自助抽样应用于另一个自助样本，用于提高置信区间的精度并校正高阶偏差。
術語
块自助法
为依赖数据（时间序列、空间数据）设计的自助法变体，重抽样连续观测块以保留相关结构。
術語
贝叶斯自助法
将自助法解释为贝叶斯后验分布的近似，其中自助抽样模拟了数据的无信息先验分布。
術語
参数自助法
从拟合原始数据的参数分布生成自助样本的方法，与使用数据本身的非参数自助法不同。
術語
非参数自助法
标准自助法方法，不对数据的底层分布做任何假设，仅基于对经验样本的直接重抽样。
術語
Bootstrap百分位数置信区间
使用bootstrap样本上计算的估计量的百分位数（例如2.5%和97.5%）构建置信区间的方法。
術語
Bootstrap BCa置信区间
经过偏差校正（Bias-Corrected）和加速（accelerated）调整的bootstrap置信区间，通过校正bootstrap分布的偏差和非正态性提供更好的精度。
術語
Bootstrap子采样（Subagging）
Bagging的一种变体，使用无放回抽取的观测子集，在减少方差的同时比传统bagging计算成本更低。
術語
时间序列Bootstrap
一组技术（如块bootstrap或基于残差的bootstrap），适用于对序列数据进行重采样，同时保持其时间依赖性。
術語
Jackknife-after-Bootstrap
一种诊断方法，在bootstrap结果上使用jackknife技术来评估每个观测对bootstrap估计的稳定性和影响。
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