Adaboost的核心思想是（）。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票

B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差