必应词典为您提供bootstrapping的释义,美[ˈbutˌstræpɪŋ],英[ˈbuːtˌstræpɪŋ],adj. 依靠自己力量的;自己做的; n. 拔靴带; 网络释义: 自举;拔靴法;引导程序;
英['bu:tstræpɪŋ] 美['butstræpɪŋ] 释义 n. 步步为营法 实用场景例句 全部 The innerbootstrappingutilizes Synonymy Thesaurus to expand pattern semantics. 内自举借助通用的《同义词词林》扩张模式的语义范围. 互联网 Thebootstrappingswitch used to reduce noise. ...
bootstrapping是什么意思、bootstrapping怎么读 读音:英[ˈbuːtˌstræpɪŋ] 美[ˈbuːtstræpɪŋ] bootstrapping 基本解释 [计] 自展, 自举, 引导 bootstrapping 用法和例句 1、integerbootstrapping. 序贯归整法 2、Use angels to augmentbootstrapping. ...
Bootstrapping 仅在 JMP Pro 中提供。 Bootstrapping 是近似统计量抽样分布的再抽样方法。您可以使用 bootstrapping 估计统计量分布及其属性,比如其均值、偏倚、标准误差和置信区间。Bootstrapping 在以下情形下特别有用: • 统计量的理论分布很复杂或未知。
全同态加密方案(FHE)最核心的概念就是自举(Bootstrapping)。自举允许同态地计算任意的离散函数并且削减密文的噪声分量。然而,自举的计算复杂度很高, 是制约FHE实用化的最大障碍。例如,第三代FHE中的TFHE/FHEW的自举复杂度为 Ω(N2logN) ,这里 N≈2048 指代lattice的维度。一个自然的想法是并行计算自举从而降低均摊...
Bootstrapping,又称自助法或自举法,是一种通过有限样本数据来估计统计量分布的非参数方法。它不需要对总体分布做任何假设,而是通过对原始样本进行重复抽样(有放回抽样),生成多个新的样本集,进而计算所需的统计量,从而得到这些统计量的经验分布。这种方法在统计学和机器学习中有着广泛的应用,尤其是在处理小样本数据和...
Bootstrapping,又称自助法或自举法,是一种在统计学和机器学习领域中广泛使用的重采样技术。该方法通过从原始数据集中有放回地随机抽取样本(即允许同一个样本被多次抽取),来生成多个新的数据集(称为bootstrap样本)。这些新数据集随后用于估计统计量的分布特性,如均值、方差、置信区间等。 二、基本原理 有放回抽样:...
Bootstrapping 主要指在估计 Q 值或状态价值时，使用当前的估计来计算新的估计，而不是依赖于真实的...
boot•strap (ˈbutˌstræp) n.,adj.,v.-strapped, -strap•ping.n. 1.a loop of leather or cloth sewn at the top rear, or sometimes on each side, of a boot to facilitate pulling it on. adj. 2.relying entirely on one's efforts and resources:a bootstrap operation. ...
Stages of Bootstrapping There are a few stages that a bootstrapped company goes through: 1. Beginner stage The beginner stage starts with some saved money or borrowed/invested money coming from friends. For example, the founder continues to work on their main job and, at the same time, star...