到一个formula_22使某些指定损失函数formula_23的期望值达到最小 ： 梯度提升方法通过某一类formula_25中弱学习器（或称基学习器）formula_26带权重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，