本文摘自php中文网，作者(*-*)浩，侵删。
bootstrap、boosting是机器学习中几种常用的重采样方法。其中bootstrap重采样方法主要用于统计量的估计，boosting方法则主要用于多个子分类器的组合。
bootstrap:估计统计量的重采样方法（推荐学习：Python视频教程）
bootstrap方法是从大小为n的原始训练数据集DD中随机选择n个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计（如均值、方差等）。由于原始数据集的大小就是n，所以这B个新的训练集中不可避免的会存在重复的样本。
统计量的估计值定义为独立的B个训练集上的估计值θbθb的平均：
相关阅读 >>
Python中defaultdict与lambda表达式用法
更多相关阅读请进入《Python》频道 >>
Python编程 从入门到实践 第2版
python入门书籍，非常畅销，超高好评，python官方公认好书。
