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Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究中应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。Bootstrap的思想，是生成一系列bootstrap伪样本，每个样本是初始数据有放回抽样。通过对伪样本的计算，获得统计量的分布。例如，要进行1000次bootstrap，求平均值的置信区间，可以对每个伪样本计算平均值。这样就获得了1000个平均值。对着

矩阵分解算法在推荐系统利用的应用，详细介绍应用方法，及目标函数的推导过程。