《機器學習實戰》AdaBoost方法的算法原理與程序實現

一、引言 提升(boosting)方法是一種常用的統計學習方法，應用廣泛且有效，在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能。 對於分類問題，給定一個訓練樣本集，比較粗糙的分類規則（弱分類器），要比精確分類規則（強分類器）容易，提升方法就是從弱學習算法出發，反覆學習，得到一系列弱分類器，然後組合這些弱分類器，構成一個強分類器，大多數提升方法都是

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