度的观点导致了除回归和分类之外的许多机器学习和统计领域中提升算法的发展。 
非正式介绍.（本节遵循Li 对梯度增强的说明。） 与其他增强方法一样，梯度增强以迭代方式将弱的“学习器”组合为一个强学习器。最简单的解释是在最小二乘回归中，通过最小化均方误差 formula_1 ，“教”模型formula_2预测实数值formula_3。 在梯度提升的每个阶段 formula_4, formula_5, 假设已经有一个不太完美的模型 formula_6 (最开始时只是一个预测输出变