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广义浓缩条件下的马尔可夫链赫夫丁不等式
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了马尔可夫链的Hoeffding不等式，使用积分概率度量(IPM)定义的广义可集中条件建立了一个框架，扩展了现有假设，使得Hoeffding不等式能够应用于传统意义上的非递凡马尔可夫链之外的情况。作者应用该框架到机器学习领域的几个非渐近分析，证明了其实用性。
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关键要点
- 本文研究马尔可夫链的Hoeffding不等式。
- 使用积分概率度量(IPM)定义的广义可集中条件建立框架。
- 扩展现有假设，使Hoeffding不等式适用于非递凡马尔可夫链。
- 框架的灵活性使得Hoeffding不等式的应用范围更广。
- 将框架应用于机器学习领域的非渐近分析。
- 包括基于马尔可夫样本的经验风险最小化的一般性界限。
- SGD的Ployak-Ruppert平均的有限样本保证。
- 具有一般状态空间的休息马尔可夫强盗的新后悔界限。
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