streaming algorithm | BriefGPT

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数据流中的差分隐私聚类
论文提出了不同隐私性水平的 k-means 和 k-median 流式聚类算法，采用核心集算法作为黑盒子并使用多项式空间达到恒定乘性错误和多项式加性错误。
PDFa year ago
ICML异常值鲁棒主成分分析的近线性时间和流式算法
本研究主要研究经典问题 PCA 中的异常值问题，提出了近线性时间的近似最优解鲁棒 PCA 算法以及单遍流式鲁棒 PCA 算法，并进行了相关的理论分析。
PDFa year ago
NIPS具有 $\tilde {O}(\sqrt {n})$ 随机特征的流式核 PCA
在核主成分分析中使用随机傅里叶特征的统计和计算学方面的研究，证明在温和假设下，使用 O (sqrt (n) log n) 个特征即可达到 O (1/epsilon^2) 的样本复杂度；此外，还提出了一种基于经典 Oja 算法的内存高效的流算
PDF6 years ago
做更少，得更多：带子采样的流式子模最大化
该论文提出了首个一次遍历的流算法，用于求解子模最大化问题，采用数据采样，能够在各种情况下获得最紧密的逼近保证，同时具有最小的内存占用和对函数评估数量的最低要求，试验表明该算法在进行大规模机器学习问题的子模最大化时能够将其表现提高 50 倍以
PDF6 years ago
NIPS基于分区阈值算法的流式鲁棒次模最大化
本文研究在流式场景下，求解具有基数限制 k 的单调子模函数最大化问题，提出了一种基于 STAR-T 算法的新型分区结构和指数递减阈值规则，这种算法只需要一次遍历数据，即可保留简短而健壮的总结性概括，还证明了在删除汇总得到的任何 m 个元素后
PDF7 years ago
NIPS流式弱次模性：即时解释神经网络
本文提出了一种基于组合最大化问题的高效流式解释黑匣子分类器的算法，并扩展了 Badanidiyuru 等人的思路，针对基于随机流的子模弱目标函数提供了一个常数近似保证，并证明了在最坏情况下不存在这样的算法，我们的算法比 Ribeiro 等人
PDF7 years ago
基于时变图形套索的网络推断
本文介绍了一种基于时间可变图拉索（TVGL）的方法，利用交替方向乘子方法（ADMM）以一种高效的方式推断时间可变网络，评估了该算法的性能，并通过实验结果显示该算法优于最先进的基线算法。
PDF7 years ago
随机标准相关性分析
本文研究了规范相关分析的样本复杂度，提出了一种基于随机优化算法的解决方案，使用 Shift-and-Invert Power Iterations 进行处理的流式算法，从而实现相同的学习准确性和 (样本复杂度的水平)。
PDF7 years ago
度量空间中有界倍增维度的多样性最大化的 MapReduce 和 Streaming 算法
该论文在关于点集的度量空间问题中，提出了一种基于流算法和 MapReduce 模型的高效多样性最大化算法，该算法通过核心集合和 α- 近似比的计算，能够在处理大量数据集时获得优秀的近似度。
PDF8 years ago
流式和分布式大稀疏数据的 k-Means
一个可证明近似稀疏大数据 K-means 问题的流式算法及其性能提升结果，应用了一种稀疏的 (k, ε) 子集算法，可在不依赖于数据和维度的情况下，精确地计算每个点到 k 个中心的平方距离之和，从而使得在离线设置下的启发式算法的性能得到了大
PDF9 years ago
一种高效的空间和时间复杂度算法：在一遍动态流上维护稠密子图
本研究针对图挖掘应用中的稠密子图问题，提出了一种动态算法，能够同时实现时间和空间效率，它是首个通过一遍流处理即可维护最稠密子图的算法。
PDF9 years ago
在单次遍历中与经验风险最小化器竞争
本文提出了一种流式算法，可以在一次样本遍历中，线性时间内实现并且使用的空间仅为每个样本大小的线性。算法能够在每个问题上达到与 $ERM$ 相同的统计收敛速率，甚至考虑常数因素，而且算法性能随初始误差下降的超多项式速率，算法易于并行。此外，本
PDF10 years ago
简单且确定的矩阵草图
该研究论文介绍了一种基于矩阵素描的流式算法，可用于近似项目频率，具有确定性、易于实现和基本易于证明的优点，并在计算上具有竞争力，比目前广泛使用的方法能够得到更为精确的矩阵素描。
PDF12 years ago