论文： High Dimensional Bayesian Optimization and Bandits via Additive Models

[!tldr] 本篇导读
本篇是一个非常经典的高维 BO 作品 ¹，也根植于统计学思维，读本篇论文的目的和想法有几个：

1. HDBO (High-Dimensional Bayesian Optimization) 仍然是具有很多问题的领域，同时也有很多高维统计的工具可供借鉴；
2. 本篇是高维 BO 的一个重要会议论文 (ICML)，引用量在 Web of Science 上有 230 左右，在没那么热门的 BO 领域当中已经算很高了.
3. 本篇适合我们衔接之前的 GP-UCB 方法，同时也和 Hastie 等大佬提出的 Generalized Additive Models ² 做到了 A+B ，所以对于统计背景的研究者而言，这篇的很多想法值得借鉴.

本篇的主要内容是提出了使用加性模型对付高维贝叶斯优化问题的思路，并在此基础上给出了 Add-GP-UCB 方法.

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