分类算法，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器线性组合，提高分类的性能。

1. 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布
2. 如果将弱分类器组成一个强分类器

Adaboosting:

1. 提高那些在前一轮分类器错误分类的样本的权值，降低那些被正确分类的样本的权值。
2. 加权多数表决法。分类误差率小的弱分类器的权值大，分类误差率大的弱分类器的权值小。