st、BrownBoost、MadaBoost及LogitBoost。许多提升方法可以在AnyBoost框架下解释为在函数空间利用一个凸的误差函数作梯度下降。
批评.2008年，谷歌的菲利普·隆（Phillip Long）与哥伦比亚大学的罗可·A·瑟维迪欧（Rocco A. Servedio）发表论文指出这些方法是有缺陷的：在训练集有错误的标记的情况下，一些提升算法虽会尝试提升这种样本点的正确率，但却无法产生一个正确率大于1/2的模型。