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English(EN) A Note on Non-Negative $L_1$-Approximating Polynomials

新说明探讨非负 $L_1$ 近似多项式

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员发表了一篇关于高斯分布下非负 $L_1$ 近似多项式的说明。这项工作表明，具有有界高斯表面积的集合允许使用 $k$ 次非负多项式在 $L_1$ 范数下对它们的指示函数进行 $\epsilon$ 近似。研究结果与现有的高斯 $L_1$ 近似次数界限相符，但增加了非负性的约束。 AI

影响 这项研究为计算学习理论的理论基础做出了贡献，可能影响未来从仅正示例中进行平滑学习的发展。

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新说明探讨非负 $L_1$ 近似多项式

报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Jane H. Lee, Anay Mehrotra, Manolis Zampetakis ·

    关于非负 $L_1$-逼近多项式的一点说明

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  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Manolis Zampetakis ·

    关于非负 $L_1$-逼近多项式的一个注记

    $L_1$-Approximating polynomials, i.e., polynomials that approximate indicator functions in $L_1$-norm under certain distributions, are widely used in computational learning theory. We study the existence of \textit{non-negative} $L_1$-approximating polynomials with respect to Gau…

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