bootstrap演算法是什麼
Bootstrapping演算法，指的就是利用有限的樣本資料經由多次重複抽樣，重新建立起足以代表母體樣本分佈的新樣本。 bootstrapping的運用是基於許多統計假設，因此採樣的準確性會影響假設的成立與否。
統計學中，bootstrapping可以指依賴重置隨機抽樣的一切試驗。 bootstrapping可以用來計算樣本估計的準確性。對於一個採樣，我們只能計算出某個統計量(例如平均數)的一個取值，無法知道平均數統計量的分佈。但是透過自助法(自舉法)我們可以模擬出平均值統計量的近似分佈。有了分佈很多事情就可以做了（比如說有你推出的結果來進而推測實際總體的情況）。
bootstrapping方法的實作很簡單，假設抽取的樣本大小為n:
在原始樣本中有放回的抽樣，抽取n次。每抽一次形成一個新的樣本，重複操作，形成許多新樣本，透過這些樣本就可以計算出樣本的一個分佈。新樣本的數量通常是1000-10000。如果計算成本很小，或對精度要求比較高，就會增加新樣本的數量。
優點：簡單又容易操作。
缺點：bootstrapping的運用是基於許多統計假設，因此假設的成立與否會影響取樣的準確性。
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