本文介绍了AdaBoost的原理，展示了如何使用Python从头实现这一集成学习算法。通过迭代训练决策树并调整样本权重，AdaBoost能构建强分类器。文中提供了一个简单数据集的测试案例，验证了实现的正确性。
Python实现AdaBoost迭代算法
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，用于提高分类算法的准确性。它通过迭代训练一系列弱分类器，并根据它们的表现进行加权组合，形成一个强分类器。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现AdaBoost算法。
首先，让我们导入所需的库：
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
接下来，我们定义AdaBoost类：
class AdaBoost:
def __init__
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