AdaBoost：用一串弱分类器组成强分类器

观察要点

1. 每轮弱分类器只需比随机猜测略好。
2. 错分样本权重增大，迫使后续分类器关注难样本。
3. 最终分类器是加权投票，训练错误率随轮数指数下降。

相关章节：第 10 章　模型独立的学习方式。