AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM
AdaBoost 简单介绍 AdaBoost是基于boosting的思想，通过多个弱分类器的线性组合来得到强分类器，训练时重点关注被错分的样本，准确率高的弱分类器权重大。 更深一步的介绍 在训练过程中，它不改变所给的训练数据，而是不断改变训练数据权值的分布，使得被误分类的数据再后一轮的分类中受到更大的关注。 同时采用加权多数表决的方法，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在最后的表决
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