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19-12-2017 | Technical Contribution | Issue 1/2018 Open Access

KI - Künstliche Intelligenz 1/2018

Coresets-Methods and History: A Theoreticians Design Pattern for Approximation and Streaming Algorithms

Journal:
KI - Künstliche Intelligenz > Issue 1/2018
Authors:
Alexander Munteanu, Chris Schwiegelshohn

Abstract

We present a technical survey on the state of the art approaches in data reduction and the coreset framework. These include geometric decompositions, gradient methods, random sampling, sketching and random projections. We further outline their importance for the design of streaming algorithms and give a brief overview on lower bounding techniques.

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