詳解提升樹模型（boosting tree）和梯度提升樹模型（GBDT）
1、集成方法之Boosting Boosting方法是集成學習中重要的一種方法，在集成學習方法中最主要的兩種方法爲Bagging和Boosting，在Bagging中，通過對訓練樣本重新採樣的方法得到不同的訓練樣本集，在這些新的訓練樣本集上分別訓練學習器，最終合併每一個學習器的結果，作爲最終的學習結果，Bagging方法的具體過程如下圖所示： 在Bagging方法中，最重要的算法爲隨機森林Rand
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