Bootstrapping算法，指的就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布的新样本。
bootstrapping的运用基于很多统计学假设，因此采样的准确性会影响假设的成立与否。（推荐学习：Bootstrap视频教程）
统计学中，bootstrapping可以指依赖于重置随机抽样的一切试验。bootstrapping可以用于计算样本估计的准确性。对于一个采样，我们只能计算出某个统计量(例如均值)的一个取值，无法知道均值统计量的分布情况。但是通过自助法(自举法)我们可以模拟出均值统计量的近似分布。有了分布很多事情就可以做了（比如说有你推出的结果来进而推测实际总体的情况）。
bootstrapping方法的实现很简单，假设抽取的样本大小为n:
在原样本中有放回的抽样，抽取n次。每抽一次形成一个新的样本，重复操作，形成很多新样本，通过这些样本就可以计算出样本的一个分布。新样本的数量通常是1000-10000。如果计算成本很小，或者对精度要求比较高，就增加新样本的数量。
优点：简单易于操作。
缺点：bootstrapping的运用基于很多统计学假设，因此假设的成立与否会影响采样的准确性。
机器学习中，Bootstrap 方法指的是借助替换的随机采样，它是一个重采样，允许模型或算法更好地理解存在于其中的偏差、方差和特征。数据的采样允许重采样包含不同的偏向，然后将其作为一个整体进行包含。如图 1 所示，其中每个样本群有不同的部分，而且各不相同。接着这会影响到数据集的整体均值、标准差和其他描述性指标。反过来，它可以发展出更多鲁棒的模型。
Bootstrapping 同样适用倾向于过拟合的小数据集。
使用 Bootstrap 的原因是它可以测试解决方案的稳定性。使用多个样本数据集测试多个模型可以提高鲁棒性。或许一个样本数据集的平均值比其他数据集大，或者标准差不同。这种方式可以识别出过拟合且未使用不同方差数据集进行测试的模型。
使用
Bootstrapping 越来越普遍的原因之一是计算能力的提升。出现比之前更多次数的重排列、重采样。Bagging 和 Boosting 都使用 Bootstrapping
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