adaboost

AdaBoost（Adaptive Boosting）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。每个弱分类器都是在训练数据上进行加权学习的结果，而权重则根据其准确性进行调整。在每一轮迭代中，AdaBoost会为错误分类的样本分配更高的权重，以便下一个弱分类器能够更好地区分这些样本。最终，所有弱分类器的预测结果将通过加权投票得到强分类器的决策。AdaBoost具有较高的准确性和鲁棒性，适用于二分类和多分类问题，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。