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隐私保护的半分散间歇连接网络上的均值估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PRIME是一种高效算法，能够在保证隐私和鲁棒性的前提下进行统计学习和分析。使用新的指数时间算法提高了PRIME的样本复杂度，达到了接近最优的保证，并与已知的私有均值估计下限相匹配。
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关键要点
- PRIME是一种高效算法，能够同时实现隐私性和鲁棒性。
- PRIME适用于广泛的分布，解决了共享数据中的统计学习和分析问题。
- 使用新的指数时间算法提高了PRIME的样本复杂度，接近最优保证。
- PRIME与已知的私有均值估计下限相匹配，表明同时保证隐私和鲁棒性不需要额外的统计代价。
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