和的形式来表示对实值变量做出估计的formula_22:根据经验风险最小化原理，该方法试图找到一个近似formula_22可以最大程度地减少训练集上损失函数的平均值，即，最小化经验风险。它是从一个由常数函数组成的模型formula_30开始 ，并以贪心的方式逐步扩展： 上式formula_33是基学习器。不幸的是，通常在每个步骤中为任意损失函数'选择最佳函数'是计算上不可行的优化问题。 因此，我们将方法局限于问题的简化版本。这个想法是对这个最小化问题（函数梯度下降）应用梯度下降步骤。如果我们