/**
	 * Bagging 【自举汇聚法】机器学习算法
	 * 	@从原始[样本]中集中抽取训练集
	 * 		样本来源于 Boosting 抽取的N个样本中进行k次抽取计算得到的k个训练集
	 * 
	 * 	@每次使用一个训练集得到一个模型、k个训练集得到k个模型
	 * 		不同的训练集生成模型可以使用不同的算法和机器类型
	 * 
	 * 	@针对不同的问题 使用模型
	 * 		比如分类问题
	 * 			将所有模型一起进行投票获取经验风险最小、模型计算结果最优者
	 * 				具体步骤也可能不一样的细节处理
	 */