Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升)：

　　通俗易懂：http://www.jianshu.com/p/708dff71df3a

Bootstrap：就是一个在自身样本重采样的方法来估计真实分布的问题

集成学习（ensemble learning）：结合后能得到更合理的边界，减少整体错误，实现更好的分类效果。

bagging和boosting都是集成学习（ensemble learning）领域的基本算法。

Bagging代表算法-RF(随机森林)  RF:Random Forest

Boosting是一种框架算法，用来提高弱分类器准确度的方法。算法代表--Adaboost(Adaptive Boosting)

Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升)