一、装袋
对样本空间 D 进行 放回抽样，得到样本空间的一个子集 Di，由Di得到一个 分类器Mi。
不断的重复上述过程，就可以得到一系列分类器 M1,M2,M3....Mi ，在分类时用这些分类器进行投票来决定分类。
二、提升和AdaBoost
对长度为d的训练样本空间 D 的每一个元组分配一个初始的权限 1/d， 然后开始一个迭代的过程：
根据元组的权限来作为抽取概率进行放回抽样，抽样出的样本的长度也必须为 Di，根据 Di 生成一个分类器 Mi
使用 Mi 对 D进行分类，找出分类错误的元组，把这些元组的权重累加，得到该分类器的错误率 Ei
如果Ei大于0.5，舍弃 Mi。
如果Ei小于0.5，则调整那些被正确分类的元组，将其权重 乘以 Ei/(1-Ei)，由于Ei小于0.5，所以正确分类的元组实际上权重被降低了。
从上面的过程得到 i 个分类器，在使用的过程中每个分类器有一个投票的权重，其值为 log2((1-Ei)/Ei)
三、随机森林
在装袋的基础上，在样本的维度上也采用随机选择的技术（或者随机选择的维度线性组合），得到众多的分类器，仿佛一片森林。
四、样本不平衡时的解决办法
当样本中不同类别的元组数量差距很大时（比如类别A的元组有100个，而类别B的元组有10000个），可以采用一下方法提高分类准确度：
过抽样：在采样的时候把稀有类别的元组多复制几份放到样本中去
欠抽样：在采样的时候把多数类别的元组随机从样本中移除
阈值移动：分类器不再返回一个具体的类别，而是返回一个[-1,1]的数字,设定一个阈值X,当返回的数字大于X时,相当于分在了A类,反之分在了B类。