该研究探讨了离散时间贴现马尔可夫决策过程中的逆问题，提出了通过专家策略推断成本函数的方法，并分析了无限维线性可行性问题，提供了ε-最优解的随机化方法。同时，讨论了有限专家示范情况下的样本误差界限，强调了在设计有效线性测量时考虑信号统计规律的重要性。

该文介绍了一种在线学习算法，通过正则化路径的顺序随机逼近，收敛于再生核希尔伯特空间中的回归函数。通过选择增益或步长序列，可以生产出批量学习的最佳已知强收敛速率，并给出了弱收敛速率。通过偏差-方差分解，证明偏差包括逼近误差和漂移误差，方差来自样本误差。上述速率通过偏差和方差之间的最佳折衷得到。