【机器学习算法】：Boosting提升算法（Adaboost）
Boosting提升算法
所谓提升算法，即在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类器性能。而AdaBoost是一种典型的提升算法。
由于得到弱学习算法比强嘘唏算法更容易获取。而我们有许多将弱学习算法提升为强学习算法的Boosting方法，其中最具代表性的是AdaBoost。大多数的提升方法都是改变训练的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器。对于提升方法，有两个问题需要解决：
- 每一轮如何改变训练数据的权值or分布概率
就Adaboost来举例：提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值加大而受到后一轮弱分类器的更大关注。 - 如何将弱分类器组合成一个强分类器
就Adaboost来举例：采取加权多数表决的方法，加大分类误差率小的弱分类器权重，使得其在表决中起到较大的作用，减小分类误差率大的弱分类器的权重，使得其在表决中起较小的作用。