完全是因为adaptive Boosting吸引了我，慢慢积累慢慢成长（有点事，没有更完）
AdaBoosting: 通过顺序的学习一些弱分类器，然后通过加权投票(weight voting)得到最后的预测，每一次迭代后，样本的权重都会更新
先给出paper中出现的符号意思：
接下来一一给出公式的解释：
公式(4) 是分类器对K个语料进行分类的错误率，公式(3)中的 j 是第j个batch
公式(2)
公式(6)
公式(7)
公式(8)
算法伪代码：
——————————————————————————————————————————关于ensemble learning:
其中bagging学习的过程如下：
boosting学习的过程是：
参考文献：
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54667077
https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/77621232