我是一个机器学习的新手，正在尝试理解Adaboost的工作原理。

我读了很多文章，解释了Adaboost如何利用一组弱分类器来创建一个强分类器。

然而，我似乎无法理解“Adaboost创建一个强分类器”这句话的含义。

当我查看Adaboost的实现时，我意识到它实际上并没有“真正”创建一个强分类器，而是在测试阶段通过某种方式弄清楚“如何使用一组弱分类器来获得更准确的结果”，这反过来就像一个强分类器“集体”地作用。

所以从技术上讲，并没有创建一个单一的强分类器（但是一组弱分类器集体地作为一个强分类器）。

如果我错了，请纠正我。如果有人能对此发表一些评论，那就太好了。

回答：

分类器是一个黑盒子，它接收输入（特征向量）并返回输出（标记向量）。因此，要称某物为分类器，你只关心它做什么，而不关心它如何做。AdaBoost的分类器可以被视为这样的黑盒子，因此它确实是一个单一的分类器，即使它在内部使用了多个弱分类器来产生这样的输出。