Additive Model
応答変数が各予測変数の独立した関数の和として表現されるモデル。各変数の効果を1次元の関数として推定できるため、次元の呪いを回避できる。ブースティングでは弱い分類器を基底関数として積み重ねた加法モデルとして解釈できる。
「加法モデルによる次元の呪いの打開」
「AdaBoostは加法モデルの学習として解釈できる」