bootstrap:预计统计量的重采样要领（引荐进修：Python视频教程）
bootstrap要领是从大小为n的原始练习数据集DD中随机挑选n个样本点构成一个新的练习集，这个挑选历程自力反复B次，然后用这B个数据集对模子统计量举行预计（如均值、方差等）。因为原始数据集的大小就是n，所以这B个新的练习集合不可避免的会存在反复的样本。
统计量的预计值定义为自力的B个练习集上的预计值θbθb的均匀：
boosting:
boosting顺次练习k个子分类器，终究的分类效果由这些子分类器投票决定。
首先从大小为n的原始练习数据集合随机拔取n1n1个样本练习出第一个分类器，记为C1C1，然后组织第二个分类器C2C2的练习集D2D2，请求：D2D2中一半样天性被C1C1准确分类，而另一半样本被C1C1错分。
接着继承组织第三个分类器C3C3的练习集D3D3，请求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类效果差别。盈余的子分类器根据相似的思绪举行练习。
boosting组织新练习集的重要原则是运用最富信息的样本。
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