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Thanasis Pittas
Thanasis Pittas
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高斯均值估计面临信息-计算鸿沟
研究人员在特定污染模型下识别出了高斯均值估计的信息-计算鸿沟。该鸿沟表明，高效算法需要比理论上可能的多得多样本，或者会产生指数级运行时间。该研究通过一个几乎匹配这种权衡的算法，补充了统计查询模型中的下界，从而全面理解了问题的复杂性。
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新研究详述了对抗性数据损坏下的线性回归
一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了在数据坐标缺失或被对手损坏的情况下，多元线性回归所面临的挑战。该研究由Thanasis Pittas撰写，为这些场景下的估计误差建立了新的信息论下界。值得注意的是，该论文表明，无论数据是缺失还是损坏，最优误差率是相同的，这表明知道损坏数据的确切位置并不能在提高回归精度方面提供显著优势。