(self, datas, residuals , classifier)
return [
            residuals[i] - classifier.classify(datas[i])
            for i in range(len(datas))
        ]
返回一个参差表 ， 通过生成的分类器 ， 计算下一轮需要拟合的残差表
        Rn-1,i = yi - fn-1(xi)
返回一个参差表 ， 通过生成的分类器 ， 计算下一轮需要拟合的残差表
        Rn-1,i = yi - fn-1(xi)
返回一个参差表 ， 通过生成的分类器 ， 计算下一轮需要拟合的残差表 Rn - 1 i = yi - fn - 1 ( xi )
def update_residual(self, datas, residuals , classifier):
        '''
        返回一个参差表 ， 通过生成的分类器 ， 计算下一轮需要拟合的残差表
        Rn-1,i = yi - fn-1(xi)
        '''
        return [
            residuals[i] - classifier.classify(datas[i])
            for i in range(len(datas))
        ]
def update_residual ( self , datas , residuals , classifier ) : return [ residuals [ i ] - classifier . classify ( datas [ i ] ) for i in range ( len ( datas ) ) ]