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。