Adaboost原理代码实现

Adaboost算法的原理和代码实现如下：

1. 初始化训练数据的权重，使每个样本的权重相等。
2. 对于每个弱分类器：
a. 根据当前样本权重训练一个弱分类器。
b. 计算该弱分类器的错误率。
c. 根据错误率计算该弱分类器的权重。
d. 更新样本权重，增加被错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。
3. 将所有弱分类器的权重线性组合，得到最终的强分类器。

具体的代码实现可以参考引用\[1\]中的链接，其中提供了Adaboost算法的代码实例。这段代码会根据训练数据和弱分类器的选择，实现Adaboost算法的原理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Bagging与Boosting算法的原理与区别，Boosting算法之一Adaboost原理与代码实现](https://blog.csdn.net/YDC123458/article/details/88353663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [AdaBoost算法原理及python实现（手动感叹号）](https://blog.csdn.net/weixin_44598249/article/details/125302988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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