说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...
说明：BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器，利用此方法设计出强分类器。