来一段抄袭的，在统计学中，自助法（BootstrapMethod，Bootstrapping，或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。 自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。
那么抽样到大概率是怎么算的呢？结论是：63.2%原始数据元组将出现在自助样本中，而其他36.8%的元组将形成检验集。假设每个元组被选中的概率是 1/d, 因此未被选中的概率是（1-1/d）, 需要挑选 d 次，因此一个元组在 d 次都未被选中的概率是（1-1/d）^d。如果 d 很大，该概率近似为 e^(-1)=0.368。因此36.8%的元组将作为验证集。
参考文献
jiqizhixin.com/graph/te
zhuanlan.zhihu.com/p/24
blog.csdn.net/quiet_gir
文章转载自百面机器学习，如果涉嫌侵权，请发送邮件至：contact@modb.pro进行举报，并提供相关证据，一经查实，墨天轮将立刻删除相关内容。
