在大规模回归问题中，Stein随机特征（SRF）通过Stein变分梯度下降生成高质量的随机傅里叶特征（RFF），从而提升核逼近和贝叶斯核学习的性能。SRF仅需评估对数概率梯度，展现出优越的计算效率和灵活性。

本文研究了高斯过程方法中的早期截断共轭梯度和随机傅里叶特征，发现它们会引入系统偏差。使用随机截断估计器解决这些问题，以换取增加方差的无偏差性。在RFF的情况下，偏差-方差转换是一种权衡，而在CG的情况下，无偏学习方法在最小化额外计算量的同时显着优于有偏的对照组。

该论文介绍了一种解决分布回归问题的非线性方法，利用再生核希尔伯特空间中的分布嵌入和最小二乘回归。该方法适用于多源数据，包括不同维数和样本大小，并通过随机傅里叶特征引入了高效版本来处理大规模数据。