GBDT每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。

弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。

判断题弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。

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。

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。