判断题 对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。

判断题 gbdt通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。

判断题 gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。