AdaBoost

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，其核心思想是通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。算法首先对训练数据集进行初始化权重分配，然后迭代地训练一系列的弱分类器，每个弱分类器都试图纠正前一个分类器的错误。在每次迭代中，被错误分类的样本会被赋予更高的权重，以便下一个分类器能够更加关注这些难以区分的样本。最后，所有弱分类器的预测结果通过加权投票的方式得到最终的强分类器。AdaBoost具有简单、易于实现和高效的特点，广泛应用于各种机器学习任务，如图像识别、文本分类和生物信息学等领域。