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【24h】

Empirical bounds for functions with weak interactions

机译:相互作用弱的函数的经验界

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摘要

We provide sharp empirical estimates of expectation, variance and normal approximation for a class of statistics whose variation in any argument does not change too much when another argument is modified. Examples of such weak interactions are furnished by U- and V-statistics, Lipschitz L-statistics and various error functionals of $ell_2$-regularized algorithms and Gibbs algorithms.
机译:我们为一类统计数据提供了期望,方差和正态近似的清晰经验估计,当修改另一个参数时,任何参数的变化都不会太大。此类弱交互的示例由U统计和V统计,Lipschitz L统计以及$ ell_2 $正则化算法和Gibbs算法的各种误差函数提供。

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