Zobrazeno 1 - 10
of 143
pro vyhledávání: '"Lang, Kévin"'
Autor:
Dimitrijević, Marina G., Roschger, Cornelia, Lang, Kevin, Zierer, Andreas, Paunović, Milica G., Obradović, Ana D., Matić, Miloš M., Pocrnić, Marijana, Galić, Nives, Ćirić, Andrija, Joksović, Milan D.
Publikováno v:
In Bioorganic Chemistry June 2024 147
Approximating quantiles and distributions over streaming data has been studied for roughly two decades now. Recently, Karnin, Lang, and Liberty proposed the first asymptotically optimal algorithm for doing so. This manuscript complements their theore
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.00236
Autor:
Lang, Kevin J
We describe a new cardinality estimation algorithm that is extremely space-efficient. It applies one of three novel estimators to the compressed state of the Flajolet-Martin-85 coupon collection process. In an apples-to-apples empirical comparison ag
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1708.06839
Estimating frequencies of items over data streams is a common building block in streaming data measurement and analysis. Misra and Gries introduced their seminal algorithm for the problem in 1982, and the problem has since been revisited many times d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.07001
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
The Journal of Economic Perspectives, 2020 Apr 01. 34(2), 68-89.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26913185
This paper resolves one of the longest standing basic problems in the streaming computational model. Namely, optimal construction of quantile sketches. An $\varepsilon$ approximate quantile sketch receives a stream of items $x_1,\ldots,x_n$ and allow
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1603.05346
Autor:
Wan, Sirui, Bond, Timothy N., Lang, Kevin, Clements, Douglas H., Sarama, Julie, Bailey, Drew H.
Publikováno v:
In Economics of Education Review June 2021 82
Given $m$ distributed data streams $A_1, \dots, A_m$, we consider the problem of estimating the number of unique identifiers in streams defined by set expressions over $A_1, \dots, A_m$. We identify a broad class of algorithms for solving this proble
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1510.01455
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.