我是这么理解的，adaboost是前向分布算法+指数损失函数，gbdt是前向分布算法在较难优化的损失函数情况时的一种近似的优化，用损失函数的负梯度作为残差的近似值，用到泰勒一阶展开，xgb支持任意损失函数，只要一阶二阶可导即可，用到泰勒二阶展开。