python3代码实现在https://github.com/yantijin/Lean_DataMining上，时间匆忙，敬请之处错误之处，谢谢！
以下内容转自：https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43635115，原文中有JAVA实现，可以参考
介绍
在介绍AdaBoost算法之前，需要了解一个类似的算法，装袋算法(bagging)，bagging是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式，获得最优解。比如你生病了，去n个医院看了n个医生，每个医生给你开了药方，最后的结果中，哪个药方的出现的次数多，那就说明这个药方就越有可能性是最由解，这个很好理解。而bagging算法就是这个思想。
算法原理
而AdaBoost算法的核心思想还是基于bagging算法，但是他又一点点的改进，上面的每个医生的投票结果都是一样的，说明地位平等，如果在这里加上一个权重，大城市的医生权重高点，小县城的医生权重低，这样通过最终计算权重和的方式，会更加的合理，这就是AdaBoost算法。AdaBoost算法是一种迭代算法，只有最终分类误差率小于阈值算法才能停止，针对同一训练集数据训练不同的分类器，我们称弱分类器，最后按照权重和的形式组合起来，构成一个组合分类器，就是一个强分类器了。算法的主要过程：
1、对D训练集数据训练处一个分类器Ci
2、通过分类器Ci对数据进行分类，计算此时误差率
3、把上步骤中的分错的数据的权重提高，分对的权重降低，以此凸显了分错的数据。为什么这么做呢，后面会做出解释。
完整的adaboost算法如下
最后的sign函数是符号函数，如果最后的值为正，则分为+1类，否则即使-1类。
我们举个例子代入上面的过程，这样能够更好的理解。
adaboost的实现过程：
图中，“+”和“-”分别表示两种类别，在这个过程中，我们使用水平或者垂直的直线作为分类器，来进行分类。
第一步：
根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D2，一个子分类器h1
其中划圈的样本表示被分错的。在右边的途中，比较大的“+”表示对该样本做了加权。
算法最开始给了一个均匀分布 D 。所以h1 里的每个点的值是0.1。ok，当划分后，有三个点划分错了，根据算法误差表达式
得到 误差为分错了的三个点的值之和，所以ɛ1=(0.1+0.1+0.1)=0.3，而ɑ1 根据表达式 的可以算出来为0.42. 然后就根据算法 把分错的点权值变大。如此迭代，最终完成adaboost算法。
第二步：
根据分类的正确率，得到一个新的样本分布D3，一个子分类器h2
第三步：
得到一个子分类器h3
整合所有子分类器：
因此可以得到整合的结果，从结果中看，即使简单的分类器，组合起来也能获得很好的分类效果，在例子中所有的。后面的代码实现时，举出的也是这个例子，可以做对比，这里有一点比较重要，就是点的权重经过大小变化之后，需要进行归一化，确保总和为1.0,这个容易遗忘。