AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。下面是AdaBoost分类模型的基本原理和数学公式：
原理：
AdaBoost使用一系列弱分类器（通常是决策树）来进行分类，这些弱分类器可以是任意的，通常是针对训练数据集的分类效果并不好的分类器。在每一轮迭代中，AdaBoost会为训练数据赋予不同的权重，将上一轮分类错误的样本权重提高，以便下一轮的分类器更关注这些错误分类的样本。在每一轮中，会选择一个在当前数据分布下表现最好的弱分类器，加权分类结果。最终的分类器是所有弱分类器的线性组合，每个弱分类器的权重取决于它的分类准确性。数学公式： 假设我们有一个训练数据集 (
