在人工智能领域，弱分类器和强分类器是集成学习方法中的两个重要概念。弱分类器通常指的是那些分类能力较弱的模型，其准确率仅略高于随机猜测，即其错误率低于50%。例如，一个只有一层的决策树就是一个典型的弱分类器。弱分类器的主要任务是在训练过程中找到最佳的特征和阈值，以最小化错误率。
强分类器则是由多个弱分类器组合而成的模型，其目的是通过集成多个弱分类器来提高整体的分类性能。强分类器通常具有较高的准确率，并能够处理复杂的分类问题。AdaBoost算法是一个典型的例子，它通过迭代地选择弱分类器并调整样本权重，最终将这些弱分类器组合成一个强分类器。在AdaBoost中，每次迭代都会选择一个分类误差最小的弱分类器，并根据其表现调整样本权重，使得后续的弱分类器更加关注那些被误分类的样本。
总结来说，弱分类器是基础且简单的分类模型，它们的性能略优于随机猜测；而强分类器则是通过集成多个弱分类器来提高整体性能的复杂模型，能够更准确地处理复杂的分类任务
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