Suchergebnisse - Zhang, Linjun

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    FAIRM: Learning invariant representations for algorithmic fairness and domain generalization with minimax optimality Autoría: Li, Sai, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
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  2. 2
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    Finite-Sample and Distribution-Free Fair Classification: Optimal Trade-off Between Excess Risk and Fairness, and the Cost of Group-Blindness Autoría: Hou, Xiaotian, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
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    Personalizing black-box models for nonparametric regression with minimax optimality Autoría: Li, Sai, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2026
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    Freeze then Train: Towards Provable Representation Learning under Spurious Correlations and Feature Noise Autoría: Ye, Haotian, Zou, James, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2022
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  5. 5
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    FaiREE: Fair Classification with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantee Autoría: Li, Puheng, Zou, James, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2022
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  6. 6
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    Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning Autoría: Cai, T. Tony, Wang, Yichen, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2023
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  7. 7
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    Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm Autoría: Xia, Xintao, Zhang, Linjun, Cai, Zhanrui

    Veröffentlicht 2024
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  8. 8
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    Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference Autoría: Zhang, Zhe, Nakada, Ryumei, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Fair Risk Control: A Generalized Framework for Calibrating Multi-group Fairness Risks Autoría: Zhang, Lujing, Roth, Aaron, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
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  10. 10
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    Differentially Private Learning Beyond the Classical Dimensionality Regime Autoría: Dwork, Cynthia, Tankala, Pranay, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
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  11. 11
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    A Statistical Hypothesis Testing Framework for Data Misappropriation Detection in Large Language Models Autoría: Cai, Yinpeng, Li, Lexin, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2025
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  12. 12
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    Statistical Inference for Differentially Private Stochastic Gradient Descent Autoría: Xia, Xintao, Zhang, Linjun, Cai, Zhanrui

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    Unified Inference Framework for Single and Multi-Player Performative Prediction: Method and Asymptotic Optimality Autoría: Zhang, Zhixian, Hou, Xiaotian, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    Efficient machine unlearning with minimax optimality Autoría: Xie, Jingyi, Zhang, Linjun, Li, Sai

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  15. 15
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    Finite- and Large- Sample Inference for Model and Coefficients in High-dimensional Linear Regression with Repro Samples Autoría: Wang, Peng, Xie, Min-Ge, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2022
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  16. 16
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    Differentially Private Estimation and Inference in High-Dimensional Regression with FDR Control Autoría: Cai, Zhanrui, Li, Sai, Xia, Xintao, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
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  17. 17
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    Synthetic Oversampling: Theory and A Practical Approach Using LLMs to Address Data Imbalance Autoría: Nakada, Ryumei, Xu, Yichen, Li, Lexin, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  18. 18
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    Residual Feature Integration is Sufficient to Prevent Negative Transfer Autoría: Xu, Yichen, Nakada, Ryumei, Zhang, Linjun, Li, Lexin

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  19. 19
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    Repro Samples Method for Model-Free Inference in High-Dimensional Binary Classification Autoría: Hou, Xiaotian, Wang, Peng, Xie, Minge, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  20. 20
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    Labels or Preferences? Budget-Constrained Learning with Human Judgments over AI-Generated Outputs Autoría: Dong, Zihan, Hou, Xiaotian, Wu, Ruijia, Zhang, Linjun

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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