AdaBoost算法

對於使用提升(Boosting)方法，需要解決兩個問題： 如何改變每一輪訓練數據的權重或者概率分佈； 如何將各個弱分類器(弱學習器)組合成一個強分類器(強學習器)。 AdaBoost算法的做法是： 提高那些前一輪被弱分類器錯誤分類樣本的權重，降低那些被正確分類樣本的權重； 對於弱分類器的組合，AdaBoost採取的是加權多數表決的方法。具體做法是：加大分類誤差率小的弱分類器的權重，使其在表決中起較

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