一、简介

这个方法主要涉及到2个权重集合：

样本的权重集合
每个样本都对应一个权重。 在构建第一个弱模型之前，所有的训练样本的权重是一样的。第一个模型完成后，要加大那些被这个模型错误分类(分类问题)、或者说预测真实差值较大(回归问题)的样本的权重。依次迭代，最终构建多个弱模型。每个弱模型所对应的训练数据集样本是一样的，只是数据集中的样本权重是不一样的。每个样本都对应一个权重。 在