adaboost算法

资 源 简 介

adaboost算法

详 情 说 明

Adaboost算法通俗讲解

Adaboost是一种经典的集成学习算法，它的核心思想是通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。这里的"弱分类器"指的是那些比随机猜测略好一点的简单模型，比如深度很浅的决策树。

算法工作原理可以分为四步： 初始时给所有训练样本相同的权重 依次训练每个弱分类器，重点关注之前分类错误的样本 根据分类器的准确率分配话语权（准确率高的分类器有更大权重） 将所有弱分类器的结果加权求和得到最终预测

Adaboost有两个显著特点： 自动调整样本权重：被错误分类的样本会在下一轮获得更高权重 自动调整分类器权重：表现好的弱分类器在最终决策中有更大影响力

对于初学者来说，Adaboost的优势在于： 1) 不需要复杂的单个模型，用简单分类器组合就能获得不错效果 2) 自带特征选择功能，对噪声数据有一定鲁棒性 3) 代码实现相对简单，适合作为集成学习的入门算法

典型的应用场景包括人脸检测、文本分类等二分类问题。虽然现在有更先进的算法，但理解Adaboost仍是掌握Boosting类算法的重要基础。