集成學習（Ensemble Learning）—boosting（提升法）
Boosting 提升法 1. boosting是一個迭代的過程，用於自適應地改變訓練樣本的分佈，使得基分類器聚焦在那些很難分的樣本上。 2. boosting會給每一訓練樣本賦予一個權值，而且可以在每輪提升過程結束時自動地調整權值。開始時，所有的樣本都賦予相同的權值1/n，從而使得它們被選作訓練的可能性都是一樣的。根據訓練樣本的抽樣分佈來抽取樣本，得到新的樣本集。然後，由該訓練集歸納一個分類器
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