Adaboost 的 Matlab 实现，蛮适合刚入门机器学习的你。不用太复杂的数学背景，代码也挺清晰，适合一边看一边学。文件结构整理得还不错，比如主函数adaboost.m，还有用来定义弱分类器的weakClassifier.m，让你一步步理解每个过程。

Adaboost 的核心就是反复训练多个弱分类器，把它们组合成一个强的。每轮迭代都会根据样本错误率调整权重，错误的样本权重大一点，让下次模型更注意这些。听起来绕？但代码看起来其实还蛮直观。

权重更新部分也有讲究，每个弱分类器训练完之后都要更新样本权重，用来“引导”下一个分类器往难点上使劲。你可以看看evaluate.m里怎么评估模型准确率，挺有的。

而且 Matlab 本身对可视化支持也不错，用来调试效果一目了然。建议你手动改几个参数，观察下分类器表现变化，实践一下印象会更深。

如果你正在找一个能快速上手 Adaboost 的小项目，这套 Matlab 代码还蛮靠谱的。推荐你搭配这篇参考文章一起看：adaboost 利用弱分类器集成强二元分类器的 Adaboost 方法——matlab 开发。