43、核机器重排序稀疏化与三状态财务困境预测研究

核机器重排序稀疏化与三状态财务困境预测研究

核机器稀疏化算法

在机器学习和强化学习领域，核机器的稀疏化是一个重要的研究方向，它有助于提高算法的效率和性能。

顺序稀疏化过程

顺序稀疏化过程最初被提出，它主要包含三个步骤：
1. 样本与参数设置 ：首先给定一组样本，然后选择一个核函数，并设置决定稀疏程度的精度参数。
2. 初始化 ：初始化迭代次数和核字典。
3. 循环执行 ：计算每个给定样本的平方近似误差，根据当前的核字典进行计算。在计算任何给定样本的平方近似误差后，更新核字典。如果精度参数小于平方近似误差，则将相应的样本添加到核字典中；否则，核字典保持不变。由于样本是按照时间顺序进行测试的，所以称为顺序稀疏化。

顺序稀疏化算法的解与输入样本的顺序有关。例如，在二维欧几里得空间中，有两个向量 (v_i) 和 (v_j)，分别假设为状态 (s_i) 和 (s_j) 的映射图形。当状态顺序为 (s_i) 在前 (s_j) 在后时，顺序稀疏化算法的解为 (Dic = {s_i, s_j})；而当顺序为 (s_i) 在后 (s_j) 在前时，解为 (Dic = {s_j})。

重排序稀疏化算法

为了获得更好的泛化能力并降低策略迭代的计算成本，提出了一种改进的重排序稀疏化算法，具体步骤如下：
1. 给定条件 ：
- 一组样本 (D = {(s_i, a_i, s_i’, r_i) | i = 1,2,\ldots,L})。