Bagging and bootstrap

在blending的技術中，我們想要產生儘可能不一樣的g，那麼如何產生呢？一個方法是通過對數據重新採樣得到一個‘新’的數據集，然後再用這些不同的數據集進行訓練。由此產生重採樣的方法：

 bootstrap（bagging）：即從原來的數據集中有放回的抽樣（sampling with replacement），然後再使用某種方法做分類，最後做投票。這個方法適用於那些對數據隨機性敏感的分類器，會取得更好的效果。