加权中位数算法把假设选择运行时间降至对数级

Liang-Yu Zou 提交的论文提出一种基于加权中位数的假设选择算法，运行时间对失败概率的依赖从多项式级降到对数级。论文称，该算法只需 O(ε^-2 log(n/δ)) 个目标分布样本，运行时间为 O(nε^-2 log(n/δ))，并以至少 1-δ 的概率返回满足 d_TV(P,H_î) ≤ 3min_i d_TV(P,H_i)+ε 的假设，即达到最优近似因子与样本复杂度。该结果以预印本形式发布，尚未见同行评审或独立验证的报道。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。