总结1：
留一法其实就是样本量较小时使用的交叉验证，算是普通交叉验证的极端情况，即将所有N个样本分成N份，再进行交叉验证。
总结2：
k fold，就是把training data 折成k份（k<＝N）进行交叉验证，k = N 即留一（LOOCV）。
留一法交叉验证：假设有N个样本，将每一个样本作为测试样本，其它N-1个样本作为训练样本。这样得到N个分类器，N个测试结果。用这N个结果的平均值来衡量模型的性能。
普通交叉验证：我理解的是K倍交叉验证（k-fold cross validation）：将所有样本分成K份，一般每份样本的数量相等或相差不多。取一份作为测试样本，剩余K-1份作为训练样本。这个过程重复K次，最后的平均测试结果可以衡量模型的性能。
另外：建议题主善用搜索，google搜索“留一法交叉验证”，第一个结果就有非常详细的介绍。附链接：交叉验证(Cross-validation) --zz_ousman_新浪博客作者：Jason Gu 链接：https://www.zhihu.com/question/23561944/answer/24952652