Boosting和Adaboost的区别是：1、算法原理；2、算法特点。Boosting是一种迭代的集成学习方法，通过串行训练多个弱学习器（比如决策树、支持向量机等），并加权组合它们的预测结果，最终得到一个更强的学习器。

一、算法原理

Boosting：Boosting是一种迭代的集成学习方法，通过串行训练多个弱学习器（比如决策树、支持向量机等），并加权组合它们的预测结果，最终得到一个更强的学习器。每一轮迭代时，Boosting会根据上一轮的分类错误率调整样本的权重，使得前一轮分类错误的样本在下一轮得到更多的关注，从而提高模型对这些难分类样本的适应能力。

Adaboost：Adaboost是Boosting的一种具体实现，它的全称是Adaptive Boosting。Adaboost的主要思想是通过逐个添加分类器，每个分类器都根据上一个分类器的表现来调整样本的权重。对于容易被前一个分类器错误分类的样本，权重会得到提高，使得下一个分类器更加关注这些难分类样本。Adaboost在每一轮迭代中，都会调整样本的权重，使得前一个分类器分类错误的样本在下一轮得到更多的关注，从而最终形成一个强分类器。

二、算法特点

Boosting：Boosting的优点是可以显著提高模型的性能，对于复杂的分类问题具有很好的泛化能力。但Boosting对噪声和异常值比较敏感，在一些噪声较大的数据集上容易过拟合。

Adaboost：Adaboost作为Boosting的一种实现方式，具有很高的分类准确率和较低的偏差。Adaboost对噪声数据的处理相对较好，能够减少模型的过拟合问题。然而，Adaboost对于数据中的异常值较为敏感，会对异常值给予过多的关注，影响模型的稳定性。

延伸阅读

梯度提升树（Gradient Boosting Tree）

梯度提升树是Boosting方法的一种改进形式，它在Boosting的基础上加入了梯度下降的思想。梯度提升树通过拟合数据的残差来逐步改进模型，每一步都试图减少上一步的预测误差。梯度提升树通常使用决策树作为基础学习器，在每一轮迭代中添加一个决策树来逐步提升模型的性能。

梯度提升树在实际应用中表现优异，常被用于回归问题和分类问题。它能够有效地处理高维数据和大规模数据集，并且相对于传统的决策树模型具有更高的准确性和泛化能力。