bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小結
Bagging 從原始樣本集中抽取訓練集。每輪從原始樣本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n個訓練樣本（在訓練集中，有些樣本可能被多次抽取到，而有些樣本可能一次都沒有被抽中）。共進行k輪抽取，得到k個訓練集。（我們這裏假設k個訓練集之間是相互獨立的，事實上不是完全獨立） 每次使用一個訓練集得到一個模型，k個訓練集共得到k個模型。但是是同種模型。（注：k個訓練集雖然有重合不完全獨立
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