<tex>\alpha_t = \frac{1}{2}\ln\frac{1-\epsilon_t}{\epsilon_t}</tex>
'''for''' i = 1..m '''do''':
<tex>D_{t+1}(i) = \dfrac{D_t(i)\textrm{exp}(-\alpha_t y_i h_t(x_i))}{Z_t}</tex> <font color=green>//<tex>Z_t</tex> {{---}} нормализующий параметр, выбранный так, чтобы <tex>D_{t+1}</tex> являлось распределением вероятностей, то есть <tex>\sum\limits_{i-1}^{m} D_{t+1}(i) = 1</tex>, для <tex>t=1,...,T</tex></font> <tex>D_{t+1}(i) = \dfrac{D_t(i)\textrm{exp}(-\alpha_t y_i h_t(x_i))}{Z_t}</tex> <font color=green>
'''end''' '''for'''
'''end''' '''for'''
