Random Forest 的算法流程上節課有詳細介紹過，就是先通過 bootstrapping「複製」原樣本集 D，得到新的樣本集 D'；然後對每個 D'進行訓練得到不同的 decision tree 和對應的 gt；最後再將所有的 gt 通過 uniform 的形式組合起來，即以投票的方式得到 G。 影片內容 pdf：https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/211_handout.pdf