adaboost： 0%正确率=100%正确率

adaboost是二分类算法

二分类器有个很好的性质：若sign（f）em>1/2，将分类器改为 -sign（f）即可

对于adaboost，其系数能自适应em>1/2的情况

子分类器Gm（x）系数 am=1/2 log((1-em)/em )

为负 am<0

对应的加权子分类器：amGm（x）取负，则该子分类器等价于em<1/2的分类器（-Gm（x））

另一方面，数据集的权值更新：Wm+1,i=1/Zm x Wm,i x exp(-am yi Gm(xi))

也是因为am与Gm同时出现负负得正，使得各数据得到了正确的权重更新