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在这次演讲中，我将探讨算法公平的一些挑战。我将首先讨论算法中偏见的起源及其对机器学习算法的影响。然后，我将介绍用于定义，研究和执行算法公平的一些主要方法。在谈话的第二部分中，我将更具体地专注于统计公平框架，并就公平回归问题提出一些经典的结果。具体来说，我将重点关注人口统计学奇偶校验的标准，并研究公平分类和公平回归背景下的最佳预测之间的关系。
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