0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。如果我们考虑连续情况，即formula_34是上的任意微分函数的集合formula_35 ，我们将根据以下方程式更新模型式子中，对于formula_38是关于函数formula_39求导，formula_40是步长。 但是在离散情况下，即fo