【摘要】Adaptive Boosting(自适应提升)基于Boosting思想实现的一种集成学习；算法核心思想是：通过逐步提高那些被前一步分类错误的样本的权重来训练一个强分类器。 本章会讲解Adaboost算法推导过程，并用一个数值实例带着读者计算，使读者能够完全理解这个训练弱分类器至强分类器构建的过程。 阅读全文