Bootstrap方法是非常有用的一种统计学上的估计方法，是斯坦福统计系的教授Bradley Efron在总结、归纳前人研究成果的基础上提出一种新的非参数统计方法。
Bootstrap是一类非参数Monte Carlo方法,其实质是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计推断。
因为该方法充分利用了给定的观测信息，不需要模型其他的假设和增加新的观测，并且具有稳健性和效率高的特点。1980年代以来，随着计算机技术被引入到统计实践中来，此方法越来越受欢迎，在机器学习领域应用也很广泛。
首先，Bootstrap通过重抽样，可以避免了Cross-Validation造成的样本减少问题，其次，Bootstrap也可以用于创造数据的随机性。比如，我们所熟知的随机森林算法第一步就是从原始训练数据集中，应用bootstrap方法有放回地随机抽取k个新的自助样本集，并由此构建k棵分类回归树。
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