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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，

本示例展示了一种优秀的串口通信方法，供大家参考与应用。

随着IT技术的飞速发展，Oracle数据库在企业和学术界的重要性日益突显。将介绍21个适合初学者的Oracle数据库基础教程，涵盖从安装设置到基本查询和管理技巧，帮助读者快速掌握数据库操作的基本要点。无论是学生、研究人员还是企业IT专业人士，都能从这些实用的指南中受益。

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