用python实现，假设弱分类器由X<V或X>V产生，其阈值v使该分类器在训练数据集上分类误差率最低。试用Adaboost算法学习一个强分类器，训练数据表为：序号，X,Y;1,0,1;2,1,1;3,2,1;4,3,-1;5,4,-1;6,5,-1;7,6,1;8,7,1;9,8,1;10,9,-1;

好的，根据你的要求，我可以回答这个问题。这是一个Adaboost二分类问题，我们需要用Python实现。

首先，我们需要导入相关的库，包括numpy和math。代码如下：

import numpy as np
import math

接着，我们需要定义一个函数来读取数据。代码如下：

def loadDataSet():
    dataMat = []; labelMat = []
    fr = open('data.txt')
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split(',')
        dataMat.append([float(lineArr[1]), float(lineArr[2])])
        labelMat.append(float(lineArr[3]))
    return dataMat,labelMat

这个函数从文本文件中读取数据，并将数据和标签存储在两个列表中。

接下来，我们需要定义一个函数来计算分类误差率。代码如下：

def calcErrorRate(X, Y, threshold, D):
    error = 0
    for i in range(len(X)):
        if (X[i] < threshold and Y[i] > 0) or (X[i] > threshold and Y[i] < 0):
            error += D[i]
    return error

这个函数计算了给定阈值下的分类误差率。

然后，我们需要定义Adaboost算法。代码如下：

def Adaboost(X, Y, numIter=10):
    weakClassArr = []
    m = len(X)
    D = np.ones(m) / m
    aggClassEst = np.zeros(m)
    for i in range(numIter):
        bestStump = {}
        minError = np.inf
        for j in range(m):
            for sign in [-1, 1]:
                threshold = X[j]
                predictedVals = np.ones(m)
                predictedVals[X < threshold] = -1 * sign
                error = calcErrorRate(X, Y, threshold, D)
                if error < minError:
                    minError = error
                    bestStump['threshold'] = threshold
                    bestStump['sign'] = sign
                    bestStump['error'] = error
                    bestClassEst = predictedVals.copy()
        alpha = 0.5 * math.log((1 - minError) / max(minError, 1e-16))
        bestStump['alpha'] = alpha
        weakClassArr.append(bestStump)
        expon = -1 * alpha * Y * bestClassEst
        D = D * np.exp(expon)
        D = D / sum(D)
        aggClassEst += alpha * bestClassEst
        aggErrors = np.multiply(np.sign(aggClassEst) != Y, np.ones(m))
        errorRate = aggErrors.sum() / m
        if errorRate == 0.0:
            break
    return weakClassArr

这个函数实现了Adaboost算法，返回了弱分类器的数组。

最后，我们需要测试这个算法，并输出结果。代码如下：

if __name__ == '__main__':
    dataMat, labelMat = loadDataSet()
    weakClassArr = Adaboost(np.array(dataMat)[:, 0], np.array(labelMat))
    print('弱分类器数组:', weakClassArr)

这个程序读取了数据，运行Adaboost算法，并输出了弱分类器的数组。

希望这个回答能够帮助你解决问题。如果你有任何其他问题，请随时问我。