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Concentration of weakly dependent Banach-valued sums and applications to statistical learning methods

  • We obtain a Bernstein-type inequality for sums of Banach-valued random variables satisfying a weak dependence assumption of general type and under certain smoothness assumptions of the underlying Banach norm. We use this inequality in order to investigate in the asymptotical regime the error upper bounds for the broad family of spectral regularization methods for reproducing kernel decision rules, when trained on a sample coming from a tau-mixing process.

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Verfasserangaben:Gilles BlanchardGND, Oleksandr Zadorozhnyi
DOI:https://doi.org/10.3150/18-BEJ1095
ISSN:1350-7265
ISSN:1573-9759
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Bernoulli : official journal of the Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
Verlag:International Statistical Institute
Verlagsort:Voorburg
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:25.09.2019
Erscheinungsjahr:2019
Datum der Freischaltung:20.10.2020
Freies Schlagwort / Tag:Banach-valued process; Bernstein inequality; concentration; spectral regularization; weak dependence
Band:25
Ausgabe:4B
Seitenanzahl:38
Erste Seite:3421
Letzte Seite:3458
Fördernde Institution:DFGGerman Research Foundation (DFG) [CRC-1294, FOR-1735]
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access
Open Access / Green Open-Access
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