通过交换算法微调贪心核模型
机器学习
2024-05-01 v1 数值分析
数值分析
摘要
基于核的逼近为高维逼近提供了通用工具，尤其适用于代理建模。为此，“插值点插入”和“插值点移除”方法都旨在选择合适的数据子集，以获得稀疏但准确的核模型。在本工作中，我们聚焦于基于核的插值，旨在结合这两种方法以进一步提高核模型的精度，同时不增加最终核模型的计算复杂度。为此，我们引入了一类核交换算法（KEA）。由此产生的KEA算法可用于微调贪心核代理模型，在我们的实验中，误差最多可降低86.4%（平均降低17.2%）。
关键词
引用
@article{arxiv.2404.19487,
title = {Finetuning greedy kernel models by exchange algorithms},
author = {Tizian Wenzel and Armin Iske},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.19487},
year = {2024}
}