AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种基于集成学习的算法，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年首次提出，并在1996年通过论文证明其在实际数据集中的效果。AdaBoost的核心思想是通过迭代的方式，将多个弱分类器（弱学习器）组合起来，形成一个强分类器。其“自适应”体现在每一轮迭代中，算法会根据前一轮分类器的错误情况调整样本的权重，使得在下一轮中，之前被错误分类的样本能够得到更多的关注。
具体来说，AdaBoost的流程如下：
- 初始化样本权重：对训练数据集中的每个样本赋予相同的初始权重。
- 训练弱分类器：使用当前的样本权重训练一个弱分类器。
- 计算错误率和权重：根据弱分类器的预测结果，计算其错误率，并根据错误率调整弱分类器的权重。
- 更新样本权重：增加被错误分类样本的权重，减少被正确分类样本的权重。
- 重复迭代：重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或满足其他停止条件。
AdaBoost的优点在于它能够有效地降低偏差，提高分类器的性能。然而，它也有一些缺点，如对噪声数据和异常数据敏感，并且在训练过程中可能会出现显著的噪声问题。
AdaBoost广泛应用于数据分类、人脸检测等领域，尤其在人脸检测方面表现出色。它通过组合多个弱分类器，最终形成一个强分类器，从而提高分类的准确性。
AdaBoost是一种强大的集成学习算法，通过自适应调整样本权重和弱分类器的权重，逐步提升分类器的性能。
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