对比时刻：多项式时间内的无监督半空间学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对未知对称一维对数凹分布的 d 维空间的 d 倍积的未知仿射变换的环境分布内带有一定间距的高维半空间的多项式时间学习算法，从一个组分分布的数据中删除至少一个 ε 分数的数据引入了半空间。值得注意的是，我们的算法不需要标签，并在这种分布假设下确立了隐藏半空间的独特性（以及高效性）。该算法的样本和时间复杂度在维度和 1/ε...
该研究提出了一种多项式时间学习算法，可以从组分分布的数据中删除至少一个ε分数的数据，引入了半空间。该算法不需要标签，并在对数凹分布假设下确立了隐藏半空间的独特性和高效性。该算法的样本和时间复杂度在维度和1/ε上是多项式的。
