相同之處，兩者都是resampling的方法，都是在數據集較小的時候常用的方法。

　　不同之處，我覺得主要存在于亮點：
　　其一，兩者的目的不同。CV主要用于model selection，例如KNN中選多大的K，使得估計的test error比較小。而Bootstrap主要用來看選定的model的uncertainty，例如參數的標準差多大。
　　其二，兩者的resample方法不同。在k fold CV中，把原始數據集分成k等分（各等分之間沒交集），每一次validation中，把其中一份作為validation set，剩余的作為training set。而在Bootstrap中，并不區分training和validation set，并且在resample中，是允許replacement的，即同一個sample可以重復出現。

　　作者：Yan Jin