AdaBoost算法

主要思想 Adaboost是一种提升方法。其主要思想就是改变训练样本的权重，学习多个分类器，然后将这些分类器进行线性组合，提升算法的性能。 相关概念 强可学习：在概率近似正确学习的框架中，一个概念（一个类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的 弱可学习：一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，就称这个概念是若

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