移位不变核的拟蒙特卡罗特征映射
Haim Avron、Vikas Sindhwani、Jiyan Yang、Michael W.Mahoney; 17（120）：2016年1月38日。
摘要
我们考虑了提高随机傅里叶特征映射的效率以加快核方法在大数据集上的训练和测试速度的问题。这些近似特征映射是以蒙特卡罗近似的形式出现的，它是移位不变核函数（例如高斯核）的积分表示。在本文中，我们建议使用准蒙特卡罗（QMC）近似，其中相关被积函数是在低偏差的点序列上计算的，而不是在蒙特卡罗方法中的随机点集上计算的。我们导出了一个新的差异度量，称为方框差异基于给定序列积分误差的理论特征。然后，我们建议基于显式框差异最小化来学习适合我们设置的QMC序列。我们的理论分析得到了实证结果的补充，证明了经典和自适应QMC技术对该问题的有效性。
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