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AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器 通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中，都会增加一个新的…1 介绍
- AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器
- 通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注
- 每一轮中，都会增加一个新的弱分类器，直到达到某个预定的错误率或者达到预定的最大迭代次数
2 详细算法介绍
