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基于matlab的BP-Adaboost的强分类器分类预测，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类器的误差分配不同权重，然后将这些弱分类器组合成一个更强的最终分类器（强分类器），并一直迭代，直到分类的错误率达到之前设定的阈值或者迭代次数达到设定最大迭代次数。程序已调通，可直接运行。
2-11 BP-Adaboost 分类器分类预测 - 小红书 (xiaohongshu.com)
基于matlab的BP-Adaboost的强分类器分类预测，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类器的误差分配不同权重，然后将这些弱分类器组合成一个更强的最终分类器（强分类器），并一直迭代，直到分类的错误率达到之前设定的阈值或者迭代次数达到设定最大迭代次数。程序已调通，可直接运行。
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