論文の概要: Optimal Approximations Made Easy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08970v3
- Date: Thu, 1 Sep 2022 13:24:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 03:14:08.325075
- Title: Optimal Approximations Made Easy
- Title(参考訳): 最適な近似が簡単になる
- Authors: M\'onika Csik\'os and Nabil H. Mustafa
- Abstract要約: 本稿の目的は、有限集合系に対してモジュラーで自己完結した直感的な証明を提供することである。
これにより、統計的学習理論のテクニックに精通していない読者は、より広い読者にこの証明にアクセスでき、単一の自己完結した講義でカバーできる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2183405753834562
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The fundamental result of Li, Long, and Srinivasan on approximations of set
systems has become a key tool across several communities such as learning
theory, algorithms, computational geometry, combinatorics and data analysis.
The goal of this paper is to give a modular, self-contained, intuitive proof
of this result for finite set systems. The only ingredient we assume is the
standard Chernoff's concentration bound. This makes the proof accessible to a
wider audience, readers not familiar with techniques from statistical learning
theory, and makes it possible to be covered in a single self-contained lecture
in a geometry, algorithms or combinatorics course.
- Abstract(参考訳): li、long、srinivasanによる集合系の近似の基本的な結果は、学習理論、アルゴリズム、計算幾何学、組合せ論、データ解析など、いくつかのコミュニティで重要なツールとなっている。
本稿の目的は、有限集合系に対してモジュラーで自己完結した直感的な証明を提供することである。
私たちが想定する唯一の成分は、標準チャーノフ濃度境界である。
これにより、この証明は、統計的学習理論のテクニックに詳しくない読者や、幾何学、アルゴリズム、コンビネータのコースにおいて、単一の自己完結した講義でカバーできるようになる。
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