gbdt推导和适用场景
参考回答：
1）明确损失函数是误差最小
2）构建第一棵回归树
3）学习多棵回归树
迭代：计算梯度/残差gm(如果是均方误差为损失函数即为残差)
步长/缩放因子p,用 a single Newton-Raphson step 去近似求解下降方向步长,通常的实现中 Step3 被省略,采用 shrinkage 的策略通过参数设置步长,避免过拟合：第m棵树fm=pgm；模型Fm=Fm-1+pgm
4）F(x)等于所有树结果累加
适用场景：GBDT几乎可用于所有回归问题（线性/非线性），GBDT的适用面非常广。亦可用于二html" target="_blank">分类问题（设定阈值，大于阈值为正例，反之为负例）。
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