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【24h】

Near-Optimal Coresets for Least-Squares Regression

机译：最小二乘回归的近似最佳核心集

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We study the (constrained) least-squares regression as well as multiple response least-squares regression and ask the question of whether a subset of the data, a coreset, suffices to compute a good approximate solution to the regression. We give deterministic, low-order polynomial-time algorithms to construct such coresets with approximation guarantees, together with lower bounds indicating that there is not much room for improvement upon our results.
机译：我们研究（约束）最小二乘回归以及多重响应最小二乘回归，并提出以下问题：数据的子集（核心集）是否足以计算出回归的良好近似解。我们给出确定性的低阶多项式时间算法来构造具有近似保证的核集，并给出下界，这表明我们的结果没有太大的改进空间。

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