adaboost迭代次数的理解

        对于adaboost算法而言，迭代几次就产生几个基本分类器，当然分类器的个数越多分类的精度越高。那么怎么确定迭代的次数呢，在我的理解而言，之所以设置迭代次数，是因为当数据量很大的时候，如果还想让模型保持极高的精度，那么所消耗的时间也一定很久，所以为了保证精度的同时保证算法效率，那么在程序的迭代的终止条件需要有两个：

一是迭代次数，这个迭代次数设置为在你的计算机的计算能力下，你所能容忍的时间限制

二是分类精度，数据量不是很大的时候，只用精度一个条件足够。

这是我对adaboost算法迭代次数的一些理解，对于其他算法的迭代次数，我感觉也是类似的道理。

我的理解可能存在很大的问题，希望看到本博客的理解比较透彻的大牛给予我一些建议，感激不尽。。。