摘要：对AdaBoost算法作了详细的分析：AdaBoost是一种有效的分类器组合方法，他用某个分类算法生成一系列的基分类器，每个基分类器的训练依赖于在其之前产生的分类器的分类结果，基分类器在训练集上的错误率用于调整训练样本的概率分布，最终分类器通过单个基分类器的加权投票建立起来。最后将该算法应用于车牌照的汉字识别，对识别效率有大幅度提高。

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