1. Gradient Boosting Machine（GBM）是一种基于决策树的集成学习算法，它在许多机器学习竞赛中都取得了优异的成绩。本文将介绍GBM算法的历史和原理。 2. GBM的历史 GBM算法最初由Freidman在1999年提出，它是Boosting算法的一种改进。Boosting算法是一种迭代的方法，通过训练多个弱分类器，最终得到一个强分类器。GBM算法通过加入梯度下降的思想，使得每个弱分类器都能够更好地拟合数据。 3. GBM的原理 GBM算法的核心思想是通过迭代地训练决策

抗GBM抗体：治疗肾小球肾炎的新希望 肾小球肾炎是一种常见的肾脏疾病，它会导致肾小球受损，进而影响肾脏的正常功能。这种疾病一般会导致肾脏的滤过功能下降，从而引起尿液异常、水肿等症状。而抗GBM抗体则是一种治疗肾小球肾炎的新希望。 抗GBM抗体是一种特殊的抗体，它能够针对肾小球基底膜上的抗原进行识别和攻击。在正常情况下，人体的免疫系统会针对外来的病原体进行攻击，但是在某些情况下，人体的免疫系统会误攻自身组织，导致自身免疫性疾病的发生。而肾小球肾炎正是一种自身免疫性疾病，它会导致抗GBM抗体的产生