(self, datas, residuals, classifiers)
return min([
            (
                sum(
                    [
                        (classifiers[j].classify(datas[i]) - residuals[i]) ** 2
                        for i in range(len(datas))
                    ]
                ), j)
            for j in range(len(classifiers))
        ])
每一轮迭代迭代 ， 只需要拟合上一轮的残差值
        datas : 数据
        residuals ： 上一轮的残差表
        return :
            (最小损失函数值 ， 分类器序号)
每一轮迭代迭代 ， 只需要拟合上一轮的残差值
        datas : 数据
        residuals ： 上一轮的残差表
        return :
            (最小损失函数值 ， 分类器序号)
每一轮迭代迭代 ， 只需要拟合上一轮的残差值 datas : 数据 residuals ： 上一轮的残差表 return : ( 最小损失函数值 ， 分类器序号 )
def find_min_loss(self, datas, residuals, classifiers):
        '''
        每一轮迭代迭代 ， 只需要拟合上一轮的残差值
        datas : 数据
        residuals ： 上一轮的残差表
        return :
            (最小损失函数值 ， 分类器序号)

        '''

        return min([
            (
                sum(
                    [
                        (classifiers[j].classify(datas[i]) - residuals[i]) ** 2
                        for i in range(len(datas))
                    ]
                ), j)
            for j in range(len(classifiers))
        ])
def find_min_loss ( self , datas , residuals , classifiers ) : return min ( [ ( sum ( [ ( classifiers [ j ] . classify ( datas [ i ] ) - residuals [ i ] ) ** 2 for i in range ( len ( datas ) ) ] ) , j ) for j in range ( len ( classifiers ) ) ] )