AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种极为强大的集成学习算法，于1997年由Yoav Freund和Robert Schapire正式提出。它通过将多个简单模型（也称为弱学习器）组合成一个复杂模型（强学习器）来工作。AdaBoost在一系列应用场景中都表现出了显著的性能优势，从文本分类、图像识别到生物信息学等领域都有广泛的应用。
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