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AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。以下是AdaBoost算法的主要步骤： 初始化样本权重： 为每个训练样本分配相等的权重，通常设为 w i = 1 N w_i = \frac{1}{N} w概念
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。以下是AdaBoost算法的主要步骤： 初始化样本权重： 为每个训练样本分配相等的权重，通常设为 w i = 1 N w_i = \frac{1}{N} w
