在集成學(xué)習(xí)中，Boosting是一種通過組合多個(gè)弱分類器來提高模型準(zhǔn)確性的技術(shù)。常見的Boosting算法包括：

- **Adaboost**：一種迭代算法，它根據(jù)上一次迭代的錯(cuò)誤率來調(diào)整訓(xùn)練樣本的權(quán)重。
- **GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）**：利用梯度下降的方法來最小化損失函數(shù)，具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和靈活性。
- **XGBOOST**：即Extreme Gradient Boosting，是GBDT的一個(gè)改進(jìn)版本，以其高效的計(jì)算能力和良好的預(yù)測(cè)性能而聞名。

**隨機(jī)森林**（Random Forest）是Bagging的一種方法，不是Boosting的代表算法。Bagging與Boosting的主要區(qū)別在于Bagging是為了減少方差，通常使用并行的方法，而Boosting則是為了減少偏差，使用串行的方法。

因此，在給出的選項(xiàng)中，**隨機(jī)森林**（D）不是基于Boosting的集成學(xué)習(xí)算法的代表算法。

### 專業(yè)分析總結(jié)：

| 選項(xiàng) | 描述 | 是否屬于Boosting |
|------------|----------------------------------------|------------------|
| Adaboost | 基于Boosting的經(jīng)典算法 | 是 |
| GBDT | 使用梯度提升的Boosting算法 | 是 |
| XGBOOST | GBDT的改進(jìn)版本，屬于Boosting算法 | 是 |
| 隨機(jī)森林 | 基于Bagging的方法，不屬于Boosting算法 | 否 |

正確答案是：**D: 隨機(jī)森林**。