下列哪一项属于AdaBoosting的核心问题() A. 在每个弱分类器学习过程中,如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重,即关注目前尚未被正确分类的样本B. 如何设计神经网络结构,提升模型性能C. 如何采用更强的单一分类器,从而实现精度的提升D. 如何选择弱分类器,从而使分类器之间有效配合

步骤 1：理解AdaBoosting算法的核心思想
AdaBoosting是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。每个弱分类器在训练过程中被赋予不同的权重，这些权重反映了弱分类器的性能。AdaBoosting的核心思想是通过迭代过程，逐步提高被错误分类样本的权重，从而让后续的弱分类器更加关注这些难以分类的样本。

步骤 2：分析选项
A. 在每个弱分类器学习过程中,如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重,即关注目前尚未被正确分类的样本
B. 如何设计神经网络结构,提升模型性能
C. 如何采用更强的单一分类器,从而实现精度的提升
D. 如何选择弱分类器,从而使分类器之间有效配合

步骤 3：选择正确答案
根据AdaBoosting的核心思想，正确答案是A。AdaBoosting通过在每个弱分类器学习过程中提高上一轮中被错误分类样本的权重，从而让后续的弱分类器更加关注这些难以分类的样本，最终构建一个强分类器。