adaboost

AdaBoost的一般流程 （1）收集数据：可以使用任何方法； （2）准备数据：依赖于所使用的若分类器类型； （3）分析数据：可以使用任意方法 （4）训练算法：AdaBoost的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一数据集上训练若分类器； （5）测试算法：计算分类的错误率； （6）使用算法：同SVM一样，AdaBoost预测的两个类别中的一个，如果想要把它应用到多个类的场合，那么就像多类SVM

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