boosting原理样本的权重
boosting原理中训练弱学习器的第一步是赋予训练样本的权重，样本的权重是怎么个意思，怎讲将赋予权重的样本输入弱学习器中，或者被赋予权重的样本是什么样子的呢
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在Boosting算法中，训练弱学习器的第一步是赋予每个训练样本一个权重。权重指的是样本在训练模型时的相对重要程度。通常，在训练的开始阶段，所有的样本的权重都是相同的，表示它们都同样重要。然后，在训练过程中，权重会逐步调整，根据样本在当前模型中的表现，以便更加注重那些被当前模型错误分类的样本。
将赋予权重的样本输入弱学习器的方法与输入没有赋予权重的样本的方法是相同的。弱学习器只会接受训练数据作为输入，不会考虑样本的权重。因此，在输入数据时，只需按照通常的方式进行操作即可。
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