now you see me

 In base.py, there is a function named **batcher**. You define a variable **upper_bound**, but why not use it to update **ret_y** and **ret_w** ?

算法不收敛

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不收敛。我使用的是 https://www.kesci.com/home/competition/5ca1b155bcf47e002c38ba66/content/2 这个竞赛的数据，训练之后一直不收敛

- 误差计算部分，也就是在**calculate_error**函数中，计算的结果实际上是每个弱分类器对于每次迭代的残差拟合的误差。我认为正确的误差计算应该是：在第i次迭代结束时，也就是在生成第i个弱分类器后，我们得到了弱分类器的模型以及其占有的权重，则第i次迭代之后总分类器的误差应该是从第1个到第i个弱分类器的权重乘以模型输出之和。具体参考adaboost的误差计算结果。 - 此外，tradaboost算法中，计算误差使用的是后N/2个弱分类器的输出，忽略了前N/2个弱分类器的输出，这个地方有大神可以解释一下吗？论文中的证明虽然正确，但总感觉怪怪的