Adaboost的算法流程

Adaboost算法的流程如下：

1. 初始化训练数据的权重分布，使得每个样本的权重相等。
2. 针对每个弱学习器（例如决策树），进行以下迭代步骤：
a. 使用当前权重分布的训练数据来训练一个弱学习器。
b. 计算该弱学习器的训练误差率，并根据误差率计算该弱学习器的权重。
c. 更新训练数据的权重分布，增加被错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。
3. 将上述步骤中得到的所有弱学习器进行加权结合，得到最终的强学习器。