AdaBoost算法

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，用于提高分类算法的性能。它通过反复训练多个弱分类器（即具有稍微好于随机猜测的性能）来构建一个强分类器。每个弱分类器在训练数据上都会进行权重调整，使得在前一个分类器分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注。

具体的步骤如下：

1. 初始化训练数据的权重分布，保证每个样本的权重之和为1。
2. 对于每个弱分类器（如决策树），训练它并计算其在训练数据上的错误率。
3. 根据错误率计算当前弱分类器的权重。
4. 更新训练数据的权重分布，增加被当前分类器错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。
5. 重复步骤2-4直到达到预定的迭代次数或错误率达到要求。
6. 最终得到多个弱分类器及其对应的权重，将它们组合成一个强分类器，通过加权投票或加权求和的方式进行分类。

AdaBoost算法通过迭代训练、加权样本和弱分类器的组合来提高整体性能，能够处理二分类和多分类问题，并且对于噪声数据有一定的鲁棒性。