提升方法-AdaBoost

提升方法通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器(弱分類器/基分類器)並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能。 AdaBoost算法的特點是不改變所給的訓練數據，而不斷改變訓練數據權值的分佈，使得訓練數據在基本分類器的學習中起不同的作用。通過迭代每次學習一個基分類器，在迭代過程中提高那些被前一輪分類器錯誤分類數據的權值，降低那些被正確分類的數據的權值，最後將基分類器的線性組合作爲強分類器。其中給

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