集成学习（三）Gradient Boosting算法
一、算法的引出 在集成学习框架中，机器学习模型可写成各子学习器的组合： G ( x ) = ∑ m = 1 M α m g m ( x ) G(x)=\sum\limits_{m=1}^M\alpha _mg_m(x) G(x)=m=1∑Mαmgm(x)在AdaBoost算法中提供了一种解读Boosting框架的视角，即每一轮子学习器基于上一轮子学习器的表现来调节样本权重，实现模型效果的提升
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