本文讲述bootstrap的原理，应用以及python实现

矩阵的谱分解、给出详细推导步骤！！！矩阵分解是指将一个矩阵写成结构比较简单的或性质比较熟悉的另一些矩阵的乘积。

下图为4个输入变量时不同方法的测试误差变化情况，可以看出随着树数的增加，随机森林的误差最小。的缩写，在单个学习器（基于单个bootstrap样本构建的模型，这里是决策树，也可以是贝叶斯分类器，K-邻近等模型）具有高方差和低偏差时很有效。结果如下图所示，可以看出，当输入变量较多时，随着树数的增加，随机森林的优势逐渐显现，测试误差更低。：每个样本，每次抽样被抽到的概率为1/N，抽不到的概率为1-1/N