差分隐私与线性查询的 Fat-Shattering 维数
数据结构与算法
2011-01-20 v2
摘要
本文研究了在差分隐私约束下回答线性查询的任务。这是一类通用且被广泛研究的查询，涵盖了其他常见研究类别，包括谓词查询和直方图查询。我们表明，一组线性查询可被回答的准确度与其 fat-shattering 维数密切相关，该性质刻画了不可知学习设置中实值函数的可学习性。
引用
@article{arxiv.1004.3205,
title = {Differential Privacy and the Fat-Shattering Dimension of Linear Queries},
author = {Aaron Roth},
journal= {arXiv preprint arXiv:1004.3205},
year = {2011}
}
备注
Appears in APPROX 2010