Boosting 的思路其实挺有意思的，用一堆“猜得不咋地”的弱分类器，组合出一个“猜得还挺准”的强分类器。嗯，听起来像在开玩笑？但真不夸张，尤其是像AdaBoost这种，用得好，效果杠杠的。

Boosting 分类器的核心玩法，就是每轮都盯着上次分错的数据，重点照顾一下。每次一调整，全局效果就能拉高一点点。就像打怪升级，一点点补血，就能打 Boss。

要是你是搞 MATLAB 开发的，那下面这些资源还挺值一看的，尤其是AdaBoost相关的代码，结构清晰、逻辑清楚，拿来练手或者改造都蛮方便。比如这个：adaboost 利用弱分类器集成强二元分类器的 Adaboost 方法——matlab 开发，思路和代码都不错。

还有像Boosting Demo Exploring Adaboost with Various Base Learners in MATLAB这个，多个基学习器组合的 Demo，挺适合你跑实验看效果差异。

如果你搞的是特征工程、旅行推荐、或者其他集成学习方向的任务，也能找到灵感。比如这个预测模型的设计案例：基于集成学习的旅行目的地预测模型设计，应用场景还挺生活化。

，如果你已经用惯了单模型，不妨试试Boosting，组合模型的威力有时候真的挺惊喜的。如果你对精度有点追求，又懒得调太多复杂参数，那AdaBoost是个蛮合适的选择。