_4中的假设组成）。这个公式可以用贝叶斯定理重新表述，贝叶斯定理表明后验与先验的可能性成正比：因此， 
Bootstrap聚合（Bagging）.Bootstrap聚合（Bootstrap Aggregating，Bagging）使集成模型中的每个模型在投票时具有相同的权重。为了减小模型方差，Baging使用随机抽取的子训练集训练集成中的每个模型。例如，随机森林算法将随机决策树与Bagging相结合，以实现更高的分类准确度。
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