Machine learning 在决策树中使用Adaboost（Adaptive Boosting）方法的示例是什么

有没有好的教程解释如何在为样本训练集构建决策树的连续迭代过程中加权样本？我想特别说明在构建第一个决策树之后如何分配权重

决策树是使用信息增益作为锚来设计的，我想知道由于之前迭代中的错误分类被加权，这会受到什么影响

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非常感谢任何好的教程/示例。

来自Freund和Schapire提供了一个使用Quinlan的C4.5决策树模型的AdaBoost算法示例。

谢谢Matthew，非常有用。