AdaBoostAdaBoost的理论是在1995 boost中提出的变换器电流连续的条件如下 。在临界模式下分析，根据boost电感VL*di/dt的原理，如果输入和输出电压固定，那么就确定了占空比，如果确定了输出功率 ， 就可以计算临界电感 ， 这样就很容易判断电流的连续模式，功率高的话会工作在连续模式 ， 功率低的话会工作在间歇模式 。
1、如何推导 boost的状态方程Boosting是一种将weaklearn算法结合到强学习算法中的方法 。AdaBoost算法本身就是通过改变数据分布来实现的 。它根据每个训练集中每个样本的分类是否正确，以及最后一次总体分类的准确性来确定每个样本的权重 。最后，融合每次训练得到的分类器作为最终的决策分类器 。目前在人脸检测领域，有人认为AdaBoost cascade是非常有效的算法 。
【zvtpwm boost详细分析】使用boost分类器可以剔除一些不必要的特征，把重点放在关键特征上 。下面将介绍AdaBoost，AdaBoostAdaBoost的理论于1995年提出[1]，解决了当时boosting实施中的许多困难 。图一，显示了伪代码 。在输入端，是一组训练集()，()，其中属于事件空间X，标签属于标签集合Y 。
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