adaboost是典型的boosting算法。
核心思想
boosting算法的核心思想是：上一个模型对单个样本预测的结果越差，下个模型越重视这个样本（增大该样本的权重，加大模型预测错的成本）。提升树就是每个模型都是决策树，提升树种效果比较好的是GBDT和XGBOOST，入门是adaboost。adaboost的损失函数是指数函数。
训练过程（分类）
adaboost模型的训练过程可以简单的分为这几步：
1.更新样本权重。
2.训练模型。
3.计算误差。
4.计算该模型的投票权重。back to step1
SAMME算法具体说明：
1.初始化样本权重，所有样本权重一致，1/N。
2.用所有样本进行第一个模型的训练。
3.用训练集数据对该模型进行评估，得到一个评估结果（下面公式以分类误差率为例）
4.计算该模型的投票权重。
其中L是类别数量。
return to 1：更新样本权重
final：adaboost会选择所有模型计算的结果中，权重和最大的类别（回归则是加权和）。
notice：若单模型的分类准确率小于0.5，则该模型的权重会是负值，开心不。
SAMME.R算法具体说明
1.更新样本权重。
2.训练模型，模型需要返回各个类别的概率。
3.计算该模型对各个类别的加权权重。
4.计算该模型对该样本分类为各个类别的话语权。
5.更新样本的权重。
其中，
样本权重再归一化就OK了。
最终，分类结果是权重最大的类别。