40
правок
Изменения
→Идея алгоритма
<tex>g_i = \frac {\partial {l(y_i,\hat{y_i}^{t-1})}}{\partial{\hat{y_i}^{t-1}}}</tex>, <tex>h_i = \frac {\partial^2 {l(y_i,\hat{y_i}^{t-1})}}{\partial^2{\hat{y_i}^{t-1}}}</tex>
Поскольку мы хотим минимизировать ошибку модели на обучающей выборки, нам нужно найти минимум \mathcal{L}^{(t)} для каждого ''t''.
Минимум этого выражения относительно <tex>f_t(x_i)</tex> находится в точке <tex>f_t(x_i) = \frac{-g_i}{h_i}</tex>.
