1、Bagging算法

套袋法

1.1 从原始样本集中抽取训练集

每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽到，有些样本可能一次都没被抽到）。共进行k轮抽取，得到的k个训练集。这k个训练集之间是相互独立的。

Bootstraping： 指的是利用有限的样本经过多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布的新样本。

1.2 使用k个训练集训练出k个模型

训练时可采用的不同的模型进行训练。

1.3 对于分类和回归问题

分类问题：对k个模型的预测结果采用投票法计算最终结果
回归问题：将以上k个模型得到的结果的平均值作为最终结果

2、 Adaboost算法

是一种迭代算法，核心思想为，针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后将这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

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