Adaboost 算法的原理与推导
AdaBoost，是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，由YoavFreund和RobertSchapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分
类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小
的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。
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