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main idea：用与权重成正比的概率sampling生成数据训练DTree，并同时生成权重
sampling模拟权重，adaboost：
原始的adaboost需要在每笔资料的err上加上权重u
由于使用这种方法，需要修改原DTree的算法过程，所以使用sampling代替
方法如下---
数据i的权重为ui，则抽到的概率pi=ui/sum(ui) 正比于ui
训练生成每个小g的权重计算：
由于DTree在所有数据都被sample到的情况下完全生长，其Ein=0，使at无限大，会消除adaboost的效果
所以需要对DTree进行限制，通常可以采用 1 剪枝 2 限制树高度 的方法
（adaboost decision stump是 height=1的adaboost DTree）
总结：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/porco/p/4268545.html
