两个adaboost算法

资 源 简 介

两个adaboost算法

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器。这里介绍的两个实现版本展示了Adaboost核心思想的演进过程。

基础版Adaboost算法的主要工作流程如下： 初始化样本权重为均匀分布 循环训练多个弱分类器，每轮都会： 根据当前样本权重训练新的弱分类器 计算该分类器的加权错误率 基于错误率更新样本权重（错误样本获得更高权重） 最终组合所有弱分类器形成强分类器

改进版Adaboost在以下方面进行了优化： 加入了更健壮的权重计算方式，防止极端权重值出现 改进了分类器组合策略，考虑了各分类器的置信度 增加了训练过程的可视化输出，便于调试分析 优化了错误处理机制，对异常输入更鲁棒

两个版本都保持了Adaboost的核心优势：通过逐步调整样本权重，让后续分类器更关注之前分类错误的样本。这种自适应提升的特性使其在各类分类任务中表现优异。改进版通过细节优化，使算法更稳定、更易于使用。