anyi adaboost：对每个样本赋予一个权重，代表该样本被当前分类器选入训练集的概率，并根据预测函数的输出与期望输出的差异调整权重：如某个样本点已被正确分类，则它的权重减小，否则，它的权重增大；通过这种方式，使得学习算法能集中学习较难判别的样本。经过T轮训练，得到T个分类函数 {f1,f2,…,fT}及对应的权重，最终的分类规则为加权投票法 那么这个权重是怎么确定的？
