bootstrap法
bootstrap算法？
bootstrap算法？
Bootstrap算法，指的就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布的新样本。bootstrap的运用基于很多统计学假设，因此采样的准确性会影响假设的成立与否。
统计学中，bootstrapp算法可以指依赖于重置随机抽样的一切试验。bootstrap可以用于计算样本估计的准确性。对于一个采样，我们只能计算出某个统计量(例如均值)的一个取值，无法知道均值统计量的分布情况。但是通过自助法(自举法)我们可以模拟出均值统计量的近似分布。有了分布很多事情就可以做了（比如说有你推出的结果来进而推测实际总体的情况）。
bootstrap解决什么问题？
Bootstrap方法能够解决许多传统统计分析方法不能解决的问题。
Bootstrap方法从观察数据出发，不需任何分布假定，针对统计学中的参数估计及假设检验问题，利用Bootstrap方法产生的自举样本计算的某统计量的数据集可以用来反映该统计量的抽样分布，即产生经验分布，这样，即使我们对总体分布不确定，也可以近似估计出该统计量及其置信区间，由此分布可得到不同置信水平相应的分位数——即为通常所谓的临界值，可进一步用于假设测验。
bootstrap.dat是什么文件？
bootstrap.dat是一个挖比特币必备的模块框架，电脑安装这个框架之后，就能正常使用比特币钱包挖矿了，
Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究中应用十分广，
Bootstrap的思想，是生成一系列bootstrap伪样本，每个样本是初始数据有放回抽样。
bootstrap方法主要思路？
Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统，随着屏幕 或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多 12 列。栅格系统用于通 过一系列的行（row）与列（column）的组合来创建页面布局，你的内容就可以 放入这些创建好的布局中。
网格系统的实现原理非常简单，仅仅是通过定义容器大小，平分 12 份(也有 平分成 24 份或 32 份，但 12 份是最常见的)，再调整内外边距，最后结合媒体 查询，就制作出了强大的响应式网格系统。Bootstrap 框架中的网格系统就是 将容器平分成 12 份。
数据行(.row)必须包含在容器（.container）中，以便为其赋予合适的对 齐方式和内距(padding)。在行(.row)中可以添加列(.column), 只有列（column）才可以作为行容 器(.row)的直接子元素，但列数之和不能超过平分的总列数，比如 12。如果大于 12,则自动换到下一行。