目录：
1. Boosting算法基本原理
2. Boosting算法的权重理解
3. AdaBoost的算法流程
4. AdaBoost算法的训练误差分析
5. AdaBoost算法的解释
6. AdaBoost算法的正则化
7. AdaBoost算法的过拟合问题讨论
8. 总结
Boosting的算法流程
Boosting算法是一种由原始数据集生成不同弱学习器的迭代算法，然后把这些弱学习器结合起来，根据结合策略生成强学习器。
如上图，Boosting算法的思路：
（1）样本权重表示样本分布，对特定的样本分布生成一个弱学习器。
（2）根据该弱学习器模型的误差率e更新学习器权重α。
（3）根据上一轮的学习器权重α来更新下一轮的样本权重。
（4）重复步骤(1)(2)(3)，结合所有弱学习器模型，根据结合策略生成强学习器。
Boosting算法的权重理解
Boosting算法意为可提升算法，可提升方法具体表现在（一）改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），（二）弱分类器权重的生成。理解这两个原理是理解AdaBoost算法的基础。
1. 训练数据的权重理解
我们对癌症病人和健康人作一个定性的分析，目的是理解Boosingt算法训练数据权重更新的思想。
如下图为分类器G(1)的分类情况，假设样本数据的权重相等。
癌症误分类成健康人的结果很可能是丧失生命，因此这种误分类情况肯定不能出现的，若我们对该误分类点的权重增加一个极大值，以突出该样本的重要性，分类结果如下图：
因此，增加误分类样本的权重，使分类器往该误分类样本的正确决策边界方向移动，当权重增加到一定值时，误分类样本实现了正确分类，因为训练样本的权重和是不变的，增加误分类样本权重的同时，也降低了正确分类样本的权重。这是Boosting算法的样本权重更新思想。
2. 弱学习器的权重理解
Boosting算法通过迭代生成了一系列的学习器，我们给予误差率低的学习器一个高的权重，给予误差率高的学习器一个低的权重，结合弱学习器和对应的权重，生成强学习器。弱学习器的权重更新是符合常识的，弱学习器性能越好，我们越重视它，权重表示我们对弱学习器的重视程度，即权重越大，这是Boosting算法弱学习器权重的更新思想。
AdaBoost算法流程
（1）如何计算弱学习器的学习误差；
（2）如何得到弱学习器的权重系数；
（3）如何更新样本权重；
（4）使用何种结合策略；
AdaBoost的训练误差是以指数速率下降的，即AdaBoost算法随着迭代次数的增加，训练误差不断减小，即模型偏差显著降低 。