Boosting算法流程主要包括以下步骤：
1. 初始化训练数据的权值分布。如果训练样本数据集为N，则每个样本最开始都被赋予相同的权值，
即w1=1/N。
2. 进行迭代。每次迭代过程中，根据训练数据的权值分布训练一个弱分类器hi。具体训练过程是：
如果某个样本点被弱分类器hi正确分类，那么在构造下一个训练集中，它对应的权值要减少；相反，如果某个样本点被错误分类，那么他的权值应该增大。权值更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去。
3. 将各个训练得到的弱分类器组合成一个强分类器。具体做法是：将各个弱分类器的结果通过加权
的方式进行联合，其中，误差率越小的弱分类器，其权值越大。
通过以上步骤，Boosting算法能够将多个弱分类器组合成一个强分类器，以提高分类的准确性和稳定性。如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
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