AdaBoost 算法原理及推导

AdaBoost（Adaptive Boosting）：自适应提升方法。 1、AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重，增加分错样例的权重，使得分类器在迭代过程中逐步改进，最终将所有分类器线性组合得到最终分类器，Boost算法框架如下图所示： 图1.1 Boost分类框架（来自PRML） 2、AdaBoost算法过程

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