1.adaboost的基本思路
参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html
2.adaboost与gbdt的区别与联系
3.boosting与bagging的区别，如何提升模型精度
Boosting方法是集成学习中重要的一种方法，在集成学习方法中最主要的两种方法为Bagging和Boosting，在Bagging中，通过对训练样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果
在Bagging方法中，最重要的算法为随机森林Random Forest算法。由以上的图中可以看出，在Bagging方法中，b个学习器之间彼此是相互独立的，这样的特点使得Bagging方法更容易并行。与Bagging方法不同，在Boosting算法中，学习器之间是存在先后顺序的，同时，每一个样本是有权重的，初始时，每一个样本的权重是相等的。首先，第1个学习器对训练样本进行学习，当学习完成后，增大错误样本的权重，同时减小正确样本的权重，再利用第2个学习器对其进行学习，依次进行下去，最终得到b个学习器，最终，合并这b个学习器的结果，同时，与Bagging中不同的是，每一个学习器的权重也是不一样的。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_40479663/article/details/83066024
4.基本分类模型和boosting提升的模型，并画出他们的决策边界
5.xgboost完成一个分类任务，并调参