Adaboost算法流程

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习（ensemble learning）算法，它可以将多个弱分类器（weak classifier）组合成一个强分类器（strong classifier），在机器学习领域中被广泛应用。

Adaboost算法的流程如下：

1. 初始化训练数据的权值分布。假设训练数据集为D，其中样本点权值分布为$D_1=(w_{11},w_{12},...,w_{1n})$，其中$w_{1i}=1/n$。

2. 对于m=1,2,...,M，进行以下步骤：

a. 使用当前分布$D_m$训练一个弱分类器$G_m(x)$。

b. 计算分类器$G_m(x)$在训练集上的错误率$e_m$。

c. 计算分类器$G_m(x)$的系数$\alpha_m$，其中$\alpha_m=1/2*ln((1-e_m)/e_m)$。

d. 更新样本的权值分布$D_{m+1}$，其中$D_{m+1}(i)=D_m(i)*exp(-\alpha_m*y_i*G_m(x_i))/Z_m$，其中$Z_m$是规范化因子，使得$D_{m+1}$成为一个概率分布，其中$y_i$是训练样本的标记，$x_i$是训练样本的特征向量。

3. 将M个弱分类器组合成一个强分类器$G(x)=sign(\sum_{m=1}^M\alpha_mG_m(x))$。

Adaboost算法的关键是在每一轮迭代中，对于被错误分类的样本点，增加其权值，使得模型可以更加关注这些难以分类的样本点，从而提高模型的准确率。同时，对于分类错误率低的弱分类器，赋予更高的权值，使其在强分类器中起到更重要的作用。