バギング
大きさ n の訓練データ D があり、離散一様分布に従い重複を認めてサンプリングを行い(ブートストラップ法)、サイズ n' の新しい訓練データ D' を m 個生成する。重複を認めてサンプリングしているので、同じデータが複数回出現することがある。m 個の訓練データセット D' から m 回学習し、平均(回帰の場合)や投票(分類の場合)などで m 個の出力をまとめて最終的な学習結果の出力とする。