易懂图解（推荐看）
数学公式讲解（理论抽象）
AdaBoost算法是基于Boosting思想的机器学习算法，AdaBoost是adaptive boosting（自适应boosting）的缩写，其运行过程如下：
1、计算样本权重
训练数据中的每个样本，赋予其权重，即样本权重，用向量D表示，这些权重都初始化成相等值。假设有n个样本的训练集：
设定每个样本的权重都是相等的，即1/n。
2、计算错误率
利用第一个弱学习算法h1对其进行学习，学习完成后进行错误率ε的统计：
这个epsilon取值范围在[0，1]
3、计算弱学习算法权重
弱学习算法也有一个权重，用向量α表示，利用错误率计算权重α：
画出此函数的图像：
可以看到错误率越接近0，它的数值是正的越大，错误率超过0.5之后，函数为负数，错误率越高，它负的也越大。
4、更新样本权重
在第一次学习完成后，需要重新调整样本的权重，以使得在第一分类中被错分的样本的权重，在接下来的学习中可以重点对其进行学习：
其中，ht(xi) = yi表示对第i个样本训练正确，不等于则表示分类错误。Zt是一个归一化因子：
这个公式我们可以继续化简，将两个公式进行合并，化简如下：
5、AdaBoost算法
重复进行学习，这样经过t轮的学习后，就会得到t个弱学习算法、权重、弱分类器的输出以及最终的AdaBoost算法的输出，分别如下：
其中，sign(x)是符号函数。具体过程如下所示：
AdaBoost算法总结如下：
