AdaBoost算法

对于使用提升(Boosting)方法，需要解决两个问题： 如何改变每一轮训练数据的权重或者概率分布； 如何将各个弱分类器(弱学习器)组合成一个强分类器(强学习器)。 AdaBoost算法的做法是： 提高那些前一轮被弱分类器错误分类样本的权重，降低那些被正确分类样本的权重； 对于弱分类器的组合，AdaBoost采取的是加权多数表决的方法。具体做法是：加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在表决中起较

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