分析
这项研究提出了一种用于截断线性回归的极其高效的算法,这是统计学和机器学习中一个历史性的难题。该算法令人印象深刻的速度和对特征向量的最小假设代表了重大进步,可能会影响众多应用。
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查看原文"在这项工作中,我们给出了第一个用于截断线性回归的算法,该算法具有未知的生存集,只需特征向量是次高斯分布,即可在$\mathrm{poly} (d/\varepsilon)$时间内运行。"
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"在这项工作中,我们给出了第一个用于截断线性回归的算法,该算法具有未知的生存集,只需特征向量是次高斯分布,即可在$\mathrm{poly} (d/\varepsilon)$时间内运行。"
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