Adaboost级联分类器

Adaboost级联分类器是一种集成学习方法，通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类性能。它的基本思想是：首先训练一个弱分类器，然后根据该分类器在训练集上的表现，为每个训练样本分配一个权重；接着用这些带权重的样本重新训练下一个弱分类器，使其更加关注之前分类错误的样本；如此迭代下去，直到达到预设的弱分类器数量或满足其他停止条件。最后，将所有弱分类器的预测结果进行加权融合，得到最终的强分类器。Adaboost级联分类器具有较好的泛化能力和鲁棒性，广泛应用于各种机器学习任务中。