Copertina

Covariance-Aware Private Mean Estimation Without Private Covariance Estimation

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Brown, Gavin, Gaboardi, Marco, Smith, Adam, Ullman, Jonathan, Zakynthinou, Lydia
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2021
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Tukey Depth Mechanisms for Practical Private Mean Estimation
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fast, Sample-Efficient, Affine-Invariant Private Mean and Covariance Estimation for Subgaussian Distributions
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2023)

CoinPress: Practical Private Mean and Covariance Estimation
di: Biswas, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2020)

Dimension-free Private Mean Estimation for Anisotropic Distributions
di: Dagan, Yuval, et al.
Pubblicazione: (2024)

On Purely Private Covariance Estimation
di: d'Orsi, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)

Private Mean Estimation with Person-Level Differential Privacy
di: Agarwal, Sushant, et al.
Pubblicazione: (2024)

Private Adaptive Covariance Estimation via Gaussian Graphical Models
di: Ferrando, Cecilia, et al.
Pubblicazione: (2026)

Insufficient Statistics Perturbation: Stable Estimators for Private Least Squares
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Optimal Differentially Private PCA and Estimation for Spiked Covariance Matrices
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2024)

Private Geometric Median
di: Haghifam, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Shuffling-Aware Optimization for Private Vector Mean Estimation
di: Takagi, Shun, et al.
Pubblicazione: (2026)

Private Gradient Descent for Linear Regression: Tighter Error Bounds and Instance-Specific Uncertainty Estimation
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2024)

PLAN: Variance-Aware Private Mean Estimation
di: Aumüller, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)

Differentially Private Covariate Balancing Causal Inference
di: Ohnishi, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2024)

How to Make the Gradients Small Privately: Improved Rates for Differentially Private Non-Convex Optimization
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)

Lower Bounds for Private Estimation of Gaussian Covariance Matrices under All Reasonable Parameter Regimes
di: Portella, Victor S., et al.
Pubblicazione: (2024)

Lower Bounds for Public-Private Learning under Distribution Shift
di: Setlur, Amrith, et al.
Pubblicazione: (2025)

Estimating Model Performance Under Covariate Shift Without Labels
di: Białek, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)

Free Hunch: Denoiser Covariance Estimation for Diffusion Models Without Extra Costs
di: Rissanen, Severi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Optimal Survey Design for Private Mean Estimation
di: Chen, Yu-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Differentially-Private Collaborative Online Personalized Mean Estimation
di: Yakimenka, Yauhen, et al.
Pubblicazione: (2024)

TMI! Finetuned Models Leak Private Information from their Pretraining Data
di: Abascal, John, et al.
Pubblicazione: (2023)

The Cellwise Minimum Covariance Determinant Estimator
di: Raymaekers, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2022)

Beyond Covariance Matrix: The Statistical Complexity of Private Linear Regression
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Smooth Lower Bounds for Differentially Private Algorithms via Padding-and-Permuting Fingerprinting Codes
di: Peter, Naty, et al.
Pubblicazione: (2023)

Stabilizing Private LASSO under Heterogeneous Covariates via Anisotropic Objective Perturbation
di: Tanzawa, Haruka, et al.
Pubblicazione: (2026)

Self-Supervised Learning for Covariance Estimation
di: Diskin, Tzvi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Metalearning with Very Few Samples Per Task
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2023)

Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation
di: Vithana, Sajani, et al.
Pubblicazione: (2024)

Accounting for Missing Covariates in Heterogeneous Treatment Estimation
di: Yamin, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data
di: Zheng, Sijie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Communication-Constrained Private Decentralized Online Personalized Mean Estimation
di: Yakimenka, Yauhen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Estimating Conditional Covariance between labels for Multilabel Data
di: Park, Laurence A. F., et al.
Pubblicazione: (2025)

Model Merging via Data-Free Covariance Estimation
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Online Covariance Estimation in Nonsmooth Stochastic Approximation
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels
di: Filipovic, Damir, et al.
Pubblicazione: (2024)

Instance-Optimality for Private KL Distribution Estimation
di: Ye, Jiayuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Computable Bernstein Certificates for Cross-Fitted Clipped Covariance Estimation
di: He, Even, et al.
Pubblicazione: (2026)

Estimation of Toeplitz Covariance Matrices using Overparameterized Gradient Descent
di: Busbib, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)

Consistent Estimation of a Class of Distances Between Covariance Matrices
di: Pereira, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2024)