Rocco Anthony Servedio

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Coautores

Ryan O'DonnellProfessor, Computer Science Department, Carnegie MellonDirección de correo verificada de cs.cmu.edu
Ilias DiakonikolasUniversity of Wisconsin-MadisonDirección de correo verificada de wisc.edu
Adam KlivansProfessor of Computer Science, University of Texas at AustinDirección de correo verificada de cs.utexas.edu
Li-Yang TanStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Philip LongGoogleDirección de correo verificada de google.com
Anindya DeUniversity of PennsylvaniaDirección de correo verificada de seas.upenn.edu
Andrew WanDirección de correo verificada de cs.columbia.edu
Jon FeldmanResearcher, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Homin K. LeeDatadogDirección de correo verificada de columbia.edu
Constantinos DaskalakisProfessor of Computer Science, MITDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Parikshit GopalanVMwareDirección de correo verificada de vmware.com
Xi ChenColumbia UniversityDirección de correo verificada de cs.columbia.edu
Elchanan MosselProfessor of Mathematics, MITDirección de correo verificada de mit.edu
Tal MalkinProfessor of Computer Science, Columbia UniversityDirección de correo verificada de columbia.edu
Kevin MatulefMIT, Tsinghua, AarhusDirección de correo verificada de mit.edu
Jeffrey C. JacksonProfessor of Computer Science, Duquesne UniversityDirección de correo verificada de duq.edu
Ronitt RubinfeldProfessor of Computer Science, MIT and Tel Aviv UniversityDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Roni KhardonProfessor of Computer Science, Indiana University, BloomingtonDirección de correo verificada de iu.edu
Clifford SteinProfessor of IEOR and CS, Columbia UniversityDirección de correo verificada de ieor.columbia.edu
Clément L. CanonneUniversity of SydneyDirección de correo verificada de cs.columbia.edu

Rocco Anthony Servedio

Department of Computer Science, Columbia University

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Theoretical computer science computational learning theory computational complexity theory machine learning


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Random classification noise defeats all convex potential boosters PM Long, RA Servedio Machine learning 78 (3), 287-304, 2010	286	2010
Agnostically learning halfspaces AT Kalai, AR Klivans, Y Mansour, RA Servedio SIAM Journal on Computing 37, 1777, 2008	258	2008
Learning functions of< i> k</i> relevant variables E Mossel, R O'Donnell, RA Servedio Journal of Computer and System Sciences 69 (3), 421-434, 2004	230*	2004
On the capacity of secure network coding J Feldman, T Malkin, C Stein, RA Servedio Proc. 42nd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and …, 2004	222	2004
Smooth boosting and learning with malicious noise RA Servedio The Journal of Machine Learning Research 4, 633-648, 2003	214	2003
Learning DNF in time AR Klivans, R Servedio Proceedings of the thirty-third annual ACM symposium on Theory of computing …, 2001	211*	2001
Learning intersections and thresholds of halfspaces AR Klivans, R O'Donnell, RA Servedio Journal of Computer and System Sciences 68 (4), 808-840, 2004	184	2004
Bounded independence fools halfspaces I Diakonikolas, P Gopalan, R Jaiswal, RA Servedio, E Viola SIAM Journal on Computing 39 (8), 3441-3462, 2010	120	2010
LP decoding corrects a constant fraction of errors J Feldman, T Malkin, RA Servedio, C Stein, MJ Wainwright IEEE Transactions on Information Theory 53 (1), 82-89, 2006	110	2006
Equivalences and separations between quantum and classical learnability RA Servedio, SJ Gortler SIAM Journal on Computing 33 (5), 1067-1092, 2004	108*	2004
Learning poisson binomial distributions C Daskalakis, I Diakonikolas, RA Servedio Algorithmica 72 (1), 316-357, 2015	106	2015
Learning monotone decision trees in polynomial time R O'Donnell, RA Servedio Computational Complexity, 2006. CCC 2006. Twenty-First Annual IEEE …, 2008	105*	2008
Testing halfspaces K Matulef, R O'Donnell, R Rubinfeld, RA Servedio SIAM Journal on Computing 39 (5), 2004-2047, 2010	104	2010
Testing for concise representations I Diakonikolas, HK Lee, K Matulef, K Onak, R Rubinfeld, RA Servedio, ... 48th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS'07), 549-558, 2007	102	2007
Testing Fourier dimensionality and sparsity P Gopalan, R O'Donnell, RA Servedio, A Shpilka, K Wimmer SIAM Journal on Computing 40 (4), 1075-1100, 2011	99	2011
Every decision tree has an influential variable R O'Donnell, M Saks, O Schramm, RA Servedio 46th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS'05), 31-39, 2005	98	2005
Efficient density estimation via piecewise polynomial approximation SO Chan, I Diakonikolas, RA Servedio, X Sun Proceedings of the forty-sixth annual ACM symposium on Theory of computing …, 2014	97	2014
Boosting and hard-core set construction AR Klivans, RA Servedio Machine Learning 51 (3), 217-238, 2003	95*	2003
Learning mixtures of product distributions over discrete domains J Feldman, R O'Donnell, RA Servedio Foundations of Computer Science, 2005. FOCS 2005. 46th Annual IEEE Symposium …, 2005	94	2005
Learning k-Modal Distributions via Testing C Daskalakis, I Diakonikolas, RA Servedio Proceedings of the twenty-third annual ACM-SIAM symposium on Discrete …, 2012	84	2012

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