Как известно, многие методы машинного обучения основаны на аппарате математической статистики. Методы ресемплинга, или методы получения повторных выборок - это как раз статистические методы, которые позволяют из одной выборки определенным образом сгенерировать множество новых выборок. То есть ресемплинг занимается тем, что формирует новые выборки на основе исходной, а не из генеральной совокупности, и помогает вычислять различные статистики по каждой из этих выборок. Такая стратегия помогает получить дополнительную информацию для настройки процесса машинного обучения и получить более производительные модели.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/698590/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=698590