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数据易于 (对于 K-Means)
该论文研究了 $k$-means 算法的能力,正确地恢复互相分离的簇群。基于常见的簇群定义,考虑了簇内同质性和簇间多样性的要求,并找到了一种特殊情况的互相分离簇群,使得 $k$-means 的代价函数全局最小值与互相分离性一致。通过实验发现
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a year ago
更好的随机赌博机算法与对抗性干扰
研究了存在对抗性污染的随机多臂赌博机问题,在此问题上提出了一种新算法,其遗憾几乎是最优的,相对于以前的工作有显著的改进。我们的算法对对抗污染的程度是不可知的,并且可以承受相当大的污染,几乎不会降低性能。
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5 years ago
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