Изменения
→Описание алгоритма
'''for''' t = 1..T '''do''':
<tex>h_t = \arg \min\limits_{h_j \in \mathcal{H}} \epsilon_j = \sum\limits_{i=1}^{m} D_i^t [y_it〚y_i\neq h_j(x_i)]〛</tex> <font color=green>//$\epsilon$ - Взвешенная ошибка классификации</font> <tex>h_t = \arg \min\limits_{h_j \in \mathcal{H}} \epsilon_j</tex> <font color=green>//Классификатор , классификатор <tex>h_t:X\to \{-1,+1\}</tex></font>
<tex>\alpha_t = \frac{1}{2}\ln\frac{1-\epsilon_t}{\epsilon_t}</tex>
'''for''' i = 1..m '''do''':
