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在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合

当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。