Adaboost算法的基本理解

Question

我是个学新手的机器，想了解Adaboost是怎么工作的。

我读过许多文章，解释Adaboost如何使用set of 弱*分类器*创建强分类器。

但是，我似乎很难理解"Adaboost创建一个强大的分类器“的说法。

当我查看阿达博斯特的实现时，我意识到它并没有“实际上”创建一个强分类器，但是在测试阶段不知怎的，我发现了“如何使用一组弱分类器来获得更精确的结果”，这反过来又像一个强分类器

因此，在技术上没有创建单强分类器(但弱分类器集合作为强分类器)。

，如果我错了，请纠正我。如果有人能提交一些关于这个的评论，那就太好了。

Answer 1

分类器是接收输入(特征向量)并返回输出(标记向量)的黑匣子。因此，要将某事称为分类器，您只关心它做什么，而不关心是如何做到的。AdaBoost的分类器可以被看作是这样的黑匣子，所以它确实是一个分类器，即使它在内部使用几个弱分类器来产生这样的输出。