bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结
Bagging 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）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取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立） 每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。但是是同种模型。（注：k个训练集虽然有重合不完全独立
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