Bagging ：独立的集成多个模型，每个模型有一定的差异，最终综合有差异的模型的结果，获得学习的最终的结果；
Boosting（增强集成学习）：集成多个模型，每个模型都在尝试增强（Boosting）整体的效果；
Stacking（堆叠）：集成 k 个模型，得到 k 个预测结果，将 k 个预测结果再传给一个新的算法，得到的结果为集成系统最终的预测结果；
Bagging和Boosting的区别：
1）样本选择上：
Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
2）样例权重：
Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等
Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。
3）预测函数：
Bagging：所有预测函数的权重相等。
Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
4）并行计算：
Bagging：各个预测函数可以并行生成
Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
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