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Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，可通过（）实施，对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过（）来处理

（）算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。

基于Boosting的集成学习代表算法不包含（）。

数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，有明显优势。

Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。