BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-24T00:00:00Z Testing Support Size More Efficiently Than Learning Histograms 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新算法，能够在已知概率分布的情况下更高效地测试其支持大小。该算法的样本需求为$O( frac{n}{ heta ext{log} n} ext{log}(1/ heta))$，显著优于传统方法，推动相关领域的研究与应用。 🏷️ 标签 支持大小 效率提升 新算法 样本需求 概率分布 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
