我知道Adaboost嘗試使用一組弱分類器的線性組合來生成一個強分類器。
但是，我讀過一些論文，表明 Adaboost 和 SVM 在某些條件和情況下可以和諧地工作（即使 SVM 是一個強分類器）。
我無法從架構和編程的角度理解它們是如何組合工作的。我讀過很多論文（可能是錯誤的），但並沒有清楚地解釋它們是如何協同工作的。
有人可以闡明它們如何組合使用以進行有效分類嗎？一些論文/文章/期刊的指針也將不勝感激。
這篇論文相當不錯。它只是說，如果您使用較少的樣本來訓練它（假設少於訓練集的一半），SVM 可以被視為弱分類器。權重越高，被“弱 SVM”訓練的機會就越大
編輯：鏈接現已修復。
引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/27764