@会议记录{krivosija_et_al:LIPIcs.SoCG.2019.47,author={克里沃\v{s} ija公司、阿米尔和蒙蒂努、亚历山大},title={{通过次梯度采样的高维概率最小封闭球}},booktitle={第35届国际计算几何研讨会(SoCG 2019)},页数={47:1--47:14},series={Leibniz国际信息学论文集(LIPIcs)},ISBN={978-3-95977-104-7},ISSN={1868-8969},年份={2019},体积={129},editor={Barequet,Gill和Wang,Yusu},publisher={Schloss Dagstuhl--Leibniz Zentrum f{\“u}r Informatik},地址={Dagstuhl,德国},URL={https://drops-dev.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/LIPIcs.SoCG.2019.47},URN={URN:nbn:de:0030-drops-104515},doi={10.4230/LIPIcs.SoCG.2019.47},annote={关键词:几何中值,凸优化,最小包围球,概率数据,支持向量数据描述,核方法}}