如何理解前向算法+加法模型

前向算法与加法模型可以这样理解，首先计算得到一个基函数，新的基函数需要把已有的基函数的预测值加上当前需要训练的新的基函数，那么这个需要训练的新的基函数的作用实际上就是需要拟合原基函数的预测值与真实值之间的差，即残差，这样原基函数加上当前基函数就离真实值越来越近了，是不是很简单？

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