前向分步算法

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向前分布算法的具体流程：

1. 输入：训练数据集T={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),......(Xn,Yn)}
2. 损失函数：L（y,f(x))
3. 基函数集：
4. 输出：加法模型f(x)
5. 算法步骤：
   1. 初始化f0(x)=0
   2. 对于m=1,2,3，......n
      1. 极小化损失函数
         1. 
         2. 得到上面的左边的两个参数
      2. 更新
         1. 
      3. 最终得到加法模型
         1. 
6. 就这样求解了m从1到n的所有两个参数