集成学习：通过数学推导AdaBoost的训练误差可以无限接近于0，以及其树的权重可以推导出来

集成学习，将多个独立分类器（此处称为基学习器）组合在一起，共同完成任务。如bagging（减小方差）、boosting（偏差）或stacking（改进预测）

其中Boosting，主要算法有AdaBoost/GBDT/Xgboost/LightGBM

关于Boosting的两个核心问题：
　　1）在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？
　　通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。
　　2）通过什么方式来组合弱分类器？
　　通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如：
　　AdaBoost（Adaptive boosting）算法：刚开始训练时对每一个训练样本赋相等的权重，然后用该算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练样本赋以较大的权重，也就是让学习算法在每次学习以后更注意学错的样本，从而得到多个预测函数。将每一步生成的模型叠加得到最终模型。
　　GBDT（Gradient Boost Decision Tree)，通过拟合残差的方式逐步减小残差，每一次的计算是为了减少上一次的残差，GBDT在残差减少（负梯度）的方向上建立一个新的模型。
　　
AdaBoost算法被成为十大算法之一主要基于以下几点：
1、通过数学公式可以推导出该算法的在理论层面可以无限趋近于0
2、AdaBoost算法中，最后对每个树模型进行叠加的时候其权重是通过计算得到，无需自己设置
以上两点的证明如下：(公式输入太麻烦，所以就直接手写了)

附上AdaBoost算法伪代码：（图片来自网络）