回归问题提升树前向分步算法

输入： 训练数据集T

输出： 提升树$f_M(x)$

过程： 1. 令$f_0(x)=0$ 2. 对当前m计算残存差：

$$r_{mi} = y_i - f_{m-1}(x_i), i = 1,2,\cdots,M$$

1. 拟合残差$r_{mi}$学习一个回归树，得到$T(x;\Theta_m)$

2. 更新$f_m(x) = f_{m-1}(x) + T(x; \Theta_m)$

3. 重复2-4步M次，得到M个回归树

4. 得到回归问题提升树：

   $$f_M(x) = \sum_{m=1}^MT(x; \Theta_m)$$