请解释Adaboost算法是如何通过迭代过程构建强分类器的，并讨论其与PAC学习之间的联系。

Adaboost算法的迭代构建过程是其核心特征之一。在每个迭代轮次中，算法会赋予那些之前被错误分类的样本更高的权重，促使后续的弱分类器更加关注这些“困难”的样本。权重的调整是基于前一个弱分类器的分类错误率，这样每个分类器都是基于之前的分类性能来训练的，以期得到更好的整体性能。

参考资源链接：[Adaboost算法详解：从弱学习到强学习的提升](https://wenku.csdn.net/doc/1tcdai4gpc?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，Adaboost算法的每一轮都包括以下几个步骤：首先，初始化样本权重，使它们具有相等的权重。然后，在每一轮中，根据当前的权重分布选择一个弱学习器进行训练，并用它对数据集进行预测。接着，计算这个弱分类器的错误率，并根据错误率调整样本权重——被正确分类的样本权重下降，错误分类的样本权重上升。最后，通过权重调整，形成新的权重分布用于下一轮的迭代。

Adaboost算法与PAC学习理论紧密相关。PAC学习（Probably Approximately Correct Learning）是统计学习理论的一个重要概念，它研究的是在给定数据集上，学习者如何能够以高概率得到一个近似正确的假设。Adaboost通过增强错误分类样本的权重，实际上是在尝试减少假设空间中的错误，从而逼近PAC学习的目标。

Adaboost算法在实际应用中通常与决策树结合使用，因为决策树易于构建且可以处理不同类型的数据。在每一轮，使用当前的权重分布训练一个决策树，然后根据该决策树的表现调整权重。所有决策树的输出通过加权投票的方式组合，得到最终的分类结果。

为了深入理解Adaboost算法及其与其他统计学习方法的关系，推荐阅读《Adaboost算法详解：从弱学习到强学习的提升》。这本书详细讲解了Adaboost的算法原理和实践应用，同时也探讨了PAC学习理论与Adaboost之间的联系，非常适合那些希望系统学习机器学习和统计学习方法的读者。通过学习这些资料，读者将能够更好地掌握Adaboost算法的迭代过程，并理解其在强学习理论中的地位和作用。

参考资源链接：[Adaboost算法详解：从弱学习到强学习的提升](https://wenku.csdn.net/doc/1tcdai4gpc?spm=1055.2569.3001.10343)