Adaboost入门教程——最通俗易懂的原理介绍

说到Adaboost,公式与代码网上到处都有,《统计学习方法》里面有详细的公式原理,Github上面有很多实例,那么为什么还要写这篇文章呢?希望从一种更容易理解的角度,来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节。 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层决策树)进行合理的结合,使其成为一个强分类器。Adaboost采用迭代的思想,每次迭代只训练一个弱分类器,训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也就是说,在第N次迭代中,一共就有N个弱分类器