adaboost的計算步驟

 ：第1個分類器的第 i 個樣本的權重，初始樣本的權重對第一個分類器都是    ： 錯誤率，即分類錯誤概率的求和（預測值不等於真實值）    ：分類器的權重，通過第二部的公式，  其取值範圍爲 0 到 1 ，  的取值範圍是 -1 到 1 1. 初始化  =  ; 2. 在第 t 步， 選擇可以最小化當前錯誤率  的弱分類器（也就是說，通過劃分特徵，一個個去分類，統計得到劃分各個特徵的錯誤率，然後

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