bootstrap和springboot有什么区别,bootstrap和css差别

　　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中随机选取N个样本点，形成新的训练集。这个选择过程独立重复B次，然后进行模型统计(如均值、方差等。)是用这B个数据集估计的。因为原始数据集的大小是N，这B个新的训练集中必然会有重复样本。

　　统计的估计值定义为两个独立训练集的估计值bb的平均值：

　　boosting:

　　Boosting依次训练k个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器决定。

　　首先，从大小为N的原始训练数据集中随机选择n1n1个样本来训练第一分类器，命名为C1C1，然后构建第二分类器C2C2的训练集D2D2。要求D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，另一半样本被C1C1错误分类。

　　然后构造第三分类器C3C3的训练集D3D3，要求D3D3中样本的分类结果相差C1C1和C2C2。其余的子分类器按照类似的思路进行训练。

　　boosting构造新训练集的主要原理是使用具有最丰富信息的样本。

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