TensorFlow中常用的集成學習方法包括：
隨機森林（Random Forest）：隨機森林是一種基于決策樹的集成學習方法，通過構建多個決策樹來提高預測準確度。
梯度提升樹（Gradient Boosting Tree）：梯度提升樹是一種迭代的集成學習方法，通過將多個弱分類器組合成一個強分類器來提高預測準確度。
AdaBoost：AdaBoost是一種迭代的集成學習方法，通過調整訓練數據集中每個樣本的權重來提高預測準確度。
Bagging：Bagging是一種并行的集成學習方法，通過對訓練數據集進行有放回的抽樣來構建多個模型，然后通過投票或取平均值的方式來進行預測。
XGBoost：XGBoost是一種基于梯度提升樹的集成學習方法，用于解決分類和回歸問題，具有優秀的性能和速度。
這些集成學習方法在TensorFlow中都有相應的實現和應用。
