用于adaboost初学入门

资 源 简 介

用于adaboost初学入门

详 情 说 明

AdaBoost是一种经典的集成学习算法，适合机器学习初学者入门。它通过组合多个弱分类器（性能略优于随机猜测的简单模型）来构建强分类器，核心思想是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。

算法工作原理分为四步： 初始化样本权重，所有样本初始重要性相同 训练弱分类器（如决策树桩），重点关注当前错误分类的样本 根据分类准确率计算该弱分类器的话语权 调整样本权重，放大分类错误样本的重要性

迭代过程中，算法会不断修正错误，最终将所有弱分类器的结果加权投票。AdaBoost的优势在于能自动处理特征选择，且不易过拟合。典型应用包括人脸识别和垃圾邮件分类。

理解两个关键点即可掌握核心： 样本权重调整：让算法持续关注难分类样本 分类器权重计算：准确率高的弱分类器有更大决策权