《机器学习实战》AdaBoost方法的算法原理与程序实现

一、引言 提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效，在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 对于分类问题，给定一个训练样本集，比较粗糙的分类规则（弱分类器），要比精确分类规则（强分类器）容易，提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器，大多数提升方法都是

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