bagging与boosting是两种不同的集成算法，Bagging采用重复取样:boostrap 每个个体分类器所采用的训练样本都是从训练集中按等概率抽取的，因此Bagging的各子网能够很好的覆盖训练样本空间，从而有着良好的稳定性。
而Boosting注重分类错误的样本，将个体子网分类错误的训练样本的权重提高，降低分类错误的样本权重，并依据修改后的样本权重来生成新的训练样本空间并用来训练下一个个体分类器。然而，由于Boosting算法可能会将噪声样本或分类边界样本的权重过分累积，因此Boosting很不稳定，但其在通常情况下，其泛化能力是最理想的集成算法之一。
