AdaBoost算法基本原理

AdaBoost算法的基本原理如下：
1. 初始化训练数据的权值分布，使每个样本的权值相等。
2. 训练弱分类器并计算分类误差率。
3. 根据分类误差率计算弱分类器的权重。
4 更新训练数据的权值分布，增加被错误分类样本的权值，减少被正确分类样本的权值。
5. 重复2-4步，直到训练出足够数量的弱分类器。
6. 将训练出的弱分类器组合成强分类器。

具体来说，AdaBoost算法通过不断地训练弱分类器，每次训练都会调整样本的权值分布，使得前一个弱分类器分错的样本在下一次训练中得到更多的关注，从而提高整个算法的分类能力。最终，训练出的多个弱分类器组合成一个强分类器，可以用于对新的数据进行分类。