在当前机器学习面临复杂任务与高泛化要求的背景下，集成学习（Ensemble Learning）作为通过构建、组合多个基学习器突破单一模型性能瓶颈的先进范式，凭借扎实的理论基础与卓越的实践效能，已成为提升模型鲁棒性与预测准确性的核心手段。本报告系统阐述了从“集体智慧”核心理念，到Bagging、Boosting等主流方法，直至实际部署与前沿趋势的完整知识体系，为读者提供一套理解与应用这一强大工具的系统框架。