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Dasgupta
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新算法无需合成数据即可学习半空间
研究人员开发了一种新的算法,可以在不依赖合成数据的情况下学习半空间,解决了计算几何学中一个长期存在的挑战。该算法在从大小为 D 的集合中学习具有法向量的半空间时,实现了 $\Theta(D + \log n)$ 的紧密界限。这种方法还为 PAC 学习产生了近乎最优的算法,即使存在对抗性破坏,也需要 $O(\min(D + \log(1/\varepsilon), 1/\varepsilon) \cdot \log D)$ 次查询即可在…
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新研究表征了层次聚类目标函数
研究人员对层次聚类目标函数提出了新的理论见解。他们在特定的多项式条件下表征了可容许的求和型目标函数,并提出了一类新的最大值型目标函数。对于这些最大值型函数,他们建立了可容许性的通用且完整的表征,特别是在缩放函数是次数最多为二的对称多项式时。