adaboost算法原理及基本思想

Adaboost算法(Adaptive Boosting)是一种集成学习方法，属于增强学习(Boosting)算法的一种。其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost算法的原理是在每一轮迭代中，将上一轮被错误分类的样本的权值增大，在下一轮迭代中，增大其在模型中的重要性，以使分类器能够更好地分类这些样本。具体实现中，每个弱分类器的输出都会根据其分类误差被赋予一个权重，而每个样本也会被赋予一个权重和一个分类标签(1表示正类，-1表示负类)，在整个训练过程中，每个弱分类器都会被训练成对数据的某个方面更加敏感，最终将这些弱分类器合并起来组成一个强分类器。