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首页> 美国卫生研究院文献>Springer Open Choice >Convergence rate for the moving least-squares learning with dependent sampling
【2h】

Convergence rate for the moving least-squares learning with dependent sampling

机译：具有相关采样的移动最小二乘学习的收敛速度

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We consider the moving least-squares (MLS) method by the regression learning framework under the assumption that the sampling process satisfies the α-mixing condition. We conduct the rigorous error analysis by using the probability inequalities for the dependent samples in the error estimates. When the dependent samples satisfy an exponential α-mixing, we derive the satisfactory learning rate and error bound of the algorithm.
机译：我们在假设采样过程满足α混合条件的假设下，通过回归学习框架考虑了移动最小二乘（MLS）方法。我们通过使用误差估计中相关样本的概率不等式来进行严格的误差分析。当相关样本满足指数α混合时，我们得出算法的满意学习率和误差范围。

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