adaboost算法

基本概念 Adaboost算法，将多个弱分类器，组合成强分类器。 AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应加强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。 它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会获得增强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用整体（样本整体）训练新的弱分类器

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