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Fully polynomial-time approximation scheme
Fully polynomial-time approximation scheme
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新方法最小化序列物品分配中的累积嫉妒
研究人员开发了一种新方法，可以在分配一系列不可分割的物品时最小化累积嫉妒。该方法考虑了嫉妒随时间的持续时间和幅度，并引入“累积最大嫉妒”作为关键指标。尽管即使在简单的估值场景下，该问题也是NP难的，但该研究为固定数量的代理提出了动态规划解决方案，并为相同的整数估值提出了FPTAS。此外，一种贪婪算法为可以选择到达顺序的变体提供了近似保证。
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新算法为加权KNN回归提供精确的数据Shapley值
研究人员开发了用于计算加权k近邻（KNN）回归和软标签预测中数据Shapley值的新算法。此前，在这些场景下进行精确计算在计算上是不可行的，依赖于指数级复杂度的暴力破解方法。新方法包括一种伪多项式时间精确算法和一种针对连续权重的认证全多项式时间近似方案（FPTAS），提供了确定性结果和经过认证的误差界限。这些进展对于准确评估复杂机器学习模型中训练数据点的价值至关重要，并已作为开源库发布。