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单调函数的无偏妥善学习：超越黑盒校正障碍
本论文提出了第一个适用于单调布尔函数的无偏、高效、正确的学习算法，并使用凸优化步骤增进了不正确学习算法。同时，该工作还给出了估计未知函数到单调性的距离的算法，这两个算法的运行时间及假设评估时间为 2^(Õ(√n/ε))
PDFa year ago
利用指数机制和最大覆盖实现差分隐私的 $k$- 均值聚类
介绍了一种新的差分隐私算法，该算法通过将问题转化为基于网格的最大覆盖问题的一系列实例，实现了较低的加性误差并保持恒定的乘性误差，在 $k$-means 聚类问题上取得了更好的实验效果。
PDF4 years ago
本地隐私 k-Means 聚类
该研究设计了一种新的算法，用于处理欧几里得 k - 均值问题的差分隐私，通过本地模型，可以大幅降低加性误差，同时保持乘性误差不变。
PDF5 years ago
距离矩阵的亚线性时间低秩逼近
本文研究了距离矩阵的低秩近似，证明了在任何底层距离度量下，均可以在亚线性时间内实现加性误差的低秩近似，并发展了一种基于投影 - 成本保持抽样的递归算法。同时，在一般情况下，相对误差逼近是不可能的，即使允许二标准解决方案。此外，如果 P =
PDF6 years ago
近似内积和降维的最优压缩
本文研究欧几里得空间中距离草图和维度约简等方面的问题，并讨论了相应的算法和理论。
PDF8 years ago