機器學習實戰----利用AdaBoost元演算法的實現
整理一下寫的非常好的關於AdaBoost演算法的部落格：
1.1 基於第一步，因此外層迴圈即為資料集特徵的迴圈；
1.1.1 如果是按照第一個特徵來劃分類別，那麼第一個特徵點中存在節點，即樹的左右分支，這個時候怎樣判斷是左還是右呢？
1.1.2 首先根據資料大小跟定一個閾值T，這裡我們T=minx+INT*stup,即最小特徵值（第一個座標的最小值或者。。。。。）+(1,2,3,4,5.....)*步長，這個閾值隨著整數值INT的改變而迴圈改變；大於閾值T的則為“rt”，反之則為“lt”;
1.1.3判斷錯誤率，初始化一個5*1的列向量e，全部為1，如果預測結果和標籤相同，則將初始化對應的值修改為0，最後再用一個權重向量D.T*e,這個值即為最後的錯誤率，如果這個錯誤率小於一定的閾值，即為最有的決策樹。
《機器學習實戰》這本書上的程式碼就是利用了這一公式，自己理解半天沒懂，這篇部落格幫了大忙。
推導+案例
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