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逻辑回归的可证明准确性随机抽样算法
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内容提要
本文提出了一种在大数据集上提高算法计算效率的采样方法，并评估了算法杠杆的统计性能。结果表明杠杆采样在最坏情况下能提供更好的结果。同时，本文还提出了两种新的杠杆算法，并在合成和真实数据集上进行了实证评估。
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关键要点
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提出了一种在大数据集上提高算法计算效率的采样方法。
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通过样本采集分布来评估算法杠杆的统计性能。
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杠杆采样在最坏情况下能提供比均匀采样更好的结果。
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提出并分析了两种新的杠杆算法。
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在合成和真实数据集上进行了详细的实证评估。
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