说明：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权...

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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说明：若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性，以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级，数目，N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法，编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。

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