摘要： Adaboost在学习AdaBoosting和online Boosting, 最好有bagging和boosting基础，这样看起来比较会比较顺。有空再补上。AdaBoost 算法的主要思想之一就是在训练集上维护一套权重分布,初始化时 ,Adaboost 为训练集的每个训练例指定相同的权重 1/m。接着调用弱学习算法进行迭代学习。每次迭代后更新训练集上不同样本的权值,对训练失败的样本赋以较大的权重,也就是让学习算法在后续的学习过程中集中对比较难的训练例进行学习首先给定一个弱学习算法和训练集 ( x1 , y1 ), ( x2 , y2 ),..., ( xN , y N ) ,xi ∈ X 阅读全文