Bootstrap的定义是利用有限的样本经由多次重复抽样，建立起充足的样本，在机器学习中解决了样本不足的问题。

Bootstrap是非参数统计方法，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。