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[求助]
coreset construction in complexity O(logn)?
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| 給定一個loss函數(shù)和數(shù)據(jù)集D，需要找到一個有代表性的集合(epsilon-coreset), 比如k-median, 除了原始情形的o(nlogn)復(fù)雜度的算法，以及one-pass(streaming)算法o(n)外，有沒有更優(yōu)的動態(tài)規(guī)劃/貪心算法？(直覺上，算法搜索的過程含有某些信息，這些信息可以指導(dǎo)后面的搜索，甚至主動選取樣本進(jìn)行測試) |
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謝謝，我先看看 我是想做active learning/selective sampling,希望在被動的識別過程當(dāng)中、通過主動行為改變算法的性能. 一個經(jīng)典的例子（一維情形）有n層樓，需要檢測nokia手機(jī)的抗摔性，問需要多少臺機(jī)器能得出這個性能參數(shù) 將這個問題進(jìn)行抽象,假定有n個d維數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的位置不知道).設(shè)計(jì)一個算法，使用盡量少的樣本，獲得全體數(shù)據(jù)的性能 這個問題的難點(diǎn)是如何形式化“當(dāng)下的歷史狀態(tài)(已經(jīng)測試了某些細(xì)節(jié)），對未來行為的指導(dǎo)意義"，而不僅僅是類似于0-1那樣的loss度量。這是一個離散事物，似乎有一定的難度。目前看到的處理思路是引入概率函數(shù)記錄歷史狀態(tài)，同時通過大數(shù)律（偏離均值的范圍與\sqrt(已有樣本)*方差和想要的精度參數(shù)\delta-\epsilon有關(guān))對未來進(jìn)行指導(dǎo) |
3樓2014-10-07 17:03:08
feixiaolin
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2樓2014-10-07 13:46:11
feixiaolin
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4樓2014-10-07 22:13:49
5樓2014-10-07 22:19:46
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