此处代码warn的原因可能是存在什么问题呢

[object Object]

需要一个2.5倍的播放速度，从2倍到3倍听不清了

老师，这里不太明白为什么一个样本进入决策树会落入两个叶子节点呢

老师，小树是去拟合-η*gt,为什么加上权重η之后，就变成了拟合负梯度了呢

老师，为什么用回归树结果得到-无穷，+无穷才有意义呢，为什么拿到分类概率就没有意义呢？不太明白这里的意义是指什么

老师，我突然优点迷茫了，做回归时为什么均值就是预测值呀？

老师，我想问下是不是训练到后面的模型就越好呀，因为是贪婪的
算法，是不是之前的模型的权重会比之后的权重大呀。

利用bagging得到的不同模型有着不同的权重，怎么去判断哪些模型权重大
哪些模型权重小呢？

老师，蓝色圈着的部分是依据什么推导过去的呢？

请问一下，配置环境变量到底有啥用？能全面详细解释一下么？

正则化对偏差、方差有什么影响？偏差、方差是测试集的结果衡量的吗

为什么要调到50%来训练下一个分类器

如果我第一个训练器正确率就很高不是很好？

不断调调到什么时候是个头

老师，划线部分这里缺少了过渡的内容，网上查看博客内容还有“接着我们计算第一个特征的第二个特征值，即R1为所有样本中花萼长度小于 4.9 cm 的样本集合，R2 为所有样本当中花萼长度大于等于4.9 cm 的样本集合。。。“

样本1，2属于R2 这里的0.3333是怎么计算的得到的？

集成学习可以理解为，对样本每一种特征进行训练得到一棵小树，当新数据进行预测时，其结果就是每一科小树预测结果的加和，对吗？