adaboost implementation
1.0.0
Это реализация алгоритма AdaBoost для задачи классификации двух классов. Алгоритм последовательно применяет слабую классификацию к измененным версиям данных. Увеличивая веса неправильно классифицированных наблюдений, каждый слабый обучающийся сосредотачивается на ошибке предыдущего. Прогнозы суммируются посредством взвешенного большинства голосов.
Алгоритм Adaboost: 
Используя набор данных Hastie (10.2), мы можем оценить значительное снижение частоты ошибок при увеличении количества итераций. 
Тревор Хэсти, Роберт Тибширани, Джером Фридман - Элементы статистического обучения
