解题：

因为题中假设弱分类器为决策树，可采用CART二叉分类树。

1、初始化数据权值分布：

D = (w11, w12, ..., w110) = (0.1,0.1, ..., 0.1)

w1i =0.1 ，i = 1,2,....,10

2、计算各特征的基尼系数（为计算方便，就取深度为1 的树）：

根据基尼系数的计算公式：

求得：

gini（D，潜力=2）的基尼系数最小，所以第一个选潜力等于2 和非2 为划分点。

3、计算误差率，分类器的权重，更新的权重：

根据上面的划分可以知道3,6,8被误分类

则计算如下：

4、如此循环往复的重复步骤2,3,直到你的分类器上的误差为0 ，或者低于你的阈值的时候，就可以停止了。

ps：计算的正确性，请自行计算。我也不知道我计算正确没有。但是公式步骤是正确的

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