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Feb, 2019
私密中心点与半空间的学习
Private Center Points and Learning of Halfspaces
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Amos Beimel, Shay Moran, Kobbi Nissim, Uri Stemmer
TL;DR
介绍了针对任意有限域的高维半空间私有学习器，其样本复杂度为 poly(d,2^log*|X|)。其构造是基于在m个点中找到近似中心点的差分隐私算法，可用于设计差分隐私算法，并提供了在凸包中查找点的样本复杂度的下界。
Abstract
We present a
private learner
for
halfspaces
over an arbitrary
finite domain
$X\subset \mathbb{R}^d$ with
→