BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-05T00:00:00Z 基于单调树的 GAMI 模型：XGBoost 的适应 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于广义加性模型 (GAM) 的贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决高维优化问题。该方法使用树形结构的依赖图来加速计算，并保持样本效率。与Gibbs采样和变异的混合图算法相比，该方法更高效。通过实验证明了该方法的有效性。 🏷️ 标签 依赖图 广义加性模型 树形结构 贝叶斯优化 高维优化问题 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
