Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：
（1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
（2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。
（3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
（4） 计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。
下列方法都是上述Bootstraping思想的一种应用。
bagging：bootstrap aggregating的缩写。让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现，训练之后可得到一个预测函数序列$h_1，⋯ ⋯h_n$ , 最终的预测函数H对分类问题采用投票方式，对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。
boosting: 其中主要的是AdaBoost（Adaptive Boosting）。初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重，也就是让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练例进行学习，从而得到一个预测函数序列$h_1,⋯, h_m$ , 其中$h_i$也有一定的权重，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。
Rand forest与bagging的区别：1）. Rand forest是选与输入样本的数目相同多的次数（可能一个样本会被选取多次，同时也会造成一些样本不会被选取到,bootstrap），而bagging一般选取比输入样本的数目少的样本；2） bagging是用全部特征来得到分类器，而rand forest是需要从全部特征中选取其中的一部分来训练得到分类器； 一般Rand forest效果比bagging效果好！
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