Adaboosting中的A是adaptive的意思，所以AdaBoosting表示自适应增强算法。Adaboosting算法可以将弱分类器通过数次迭代增强为强分类器。Adaboosting算法在每一步弱分类器收敛后，会将错误的分类权重加大，错误率越高，对应得到的当前弱分类器权重越小，最后按照权重将每一个弱分类器组合起来就是Adaboosting的结果
图1 adaboosting算法示意图
AdaBoost算法使用加法模型，损失函数为指数函数，学习算法使用前向分步算法。加法模型为：
指数损失函数为：
前向算法的意思就是下一步的推导计算要用上一步的结果，因此我们需要最小化下面的式子
1.参考MLAPP
一、AdaBoosting算法 Adaboosting中的A是adaptive的意思，所以AdaBoosting表...
一、回顾 adaboosting推导过程:https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4...
详细推导过程
上面是用于系统辨识时的推导过程，用于信道估计时候的推导过程如下
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本文标题：AdaBoosting推导过程
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