高次元モデル選択の私的計算複雑性

高次元スパース線形回帰モデルにおいて、差分プライバシーを満たしつつ、強力な有用性を持つベストサブセット選択法を提案する。効率的なメトロポリス・ヘイスティングス法を設計し、その定常分布への収束時間が多項式時間であることを示す。さらに、その収束性質を利用して、最終的な推定量が近似的な差分プライバシーを満たすことを示す。