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。
防封域名方法千千种，我们只做最简单且有用的这一种。微信域名防封是指通过技术手段来实现预付措施，一切说自己完全可以防封的那都是不可能的，一切说什么免死域名不会死的那也是吹牛逼的。我们正在做的是让我们的推广域名寿命更长一点，成本更低一点，效果更好一点。本源码采用 ASP+ACCESS 搭建，由于要用到二级域名，所以需要使用独享云虚机或者云服务器，不支持虚拟主机使用，不支持本地测试。目前这是免费测试版，
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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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