AdaBoost (Adaptive Boosting)是一种在基础Boosting算法上，通过将多个弱分类器组合成一个强分类器。

是的，您说得对。AdaBoost算法是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。该算法的基本思想是通过迭代训练一系列弱分类器，每次迭代都会调整样本的权重，使得前一轮分类效果不好的样本在后续迭代中得到更多的关注。最终，通过对这些弱分类器进行加权组合，得到一个更强的分类器。这种方式能够提高整体分类的准确性和鲁棒性。