0提升的基本方法
对于分类的问题，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则（弱分类器）要比求精确的分类的分类规则（强分类器）容易的多。提升的方法就是从弱分类器算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器。大多数的提升方法都是改变训练数据集的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器。
这样，对于提升方法来说，有两个问题需要回答：一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布，二是如何将弱分类器组合成一个强分类器。对于第一个问题，AdaBoost的做法是提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低那些被正确分类的样本的权值。如此，那些被分类错误的样本将更加受到关注。对于第二个问题，AdaBoost采取多数表决的法法，具体的，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其的作用较大，减小那些分类错误率大的分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。
1.AdaBoost算法
AdaBoost算法从训练数据中学习一系列弱分类器或者基本分类器，并将这些分类器进行线性组合。
输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)......}，y的类别为{-1，1}
输出：最终的分类器G(x)
（1）初始化训练数据的权值分布
（2）对m=1，2，.....，M
（a）使用具有权值分布的Dm训练数据集进行学习，得到基本分类器
（b）计算Gm(x)在训练数据集上的分类误差率
（c）计算Gm(x)的系数
这里的对数是自然对数
（d）更新训练数据集的权值分布
其中，Zm是归一化因子。
（3）构建基本的分类器的线性组合
得到最终的分类器：
2算法详解
对于算法做如下的解释：
对于原始的数据集，假设其为均匀分布，则能够在原始数据集上面得到基本分类器。得到的权值通过改变分类误差率进而改变分类器的系数，对于基本分类器Gm(x)的系数am，am表示Gm(x)在最终分类器的重要性，当em<=0.5时，am>0，am随着em的减小而增大，所以分类误差率越小的基本分类器在最终的分类器的作用越大。
M个分类器的加权表决，系数am表示了基本分类器GM(x)的重要性，am之和并不为1，由f(x)的符号决定实例x的类，f(x)的绝对值表示分类的确信度。