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分布鲁棒机器学习的核心集方法.pdf

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    摘要

    摘要

    理想的机器学习范式需要从“完美的数据中学习，它们通常被假设是合适

    数量的向量。然而，现实世界中的数据以海量、流式、在线、分布式和受污染数

    据等不受欢迎的形式出现。这些问题相互叠加。雪上加霜。

    在本文中，我们研究了海量受污染数据的问题。我们首先考虑数据的大规模

    性。处理海量数据的一个自然想法是对其进行压缩。我们在这里采用的关键概念

    是核心集，它是原始数据集的加权子集，对于任意模型参数都能近似目标函数

    的值。然而研究表明

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