Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nearest neighbor process: weak convergence and non-asymptotic bound

論文の概要: Nearest neighbor process: weak convergence and non-asymptotic bound

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15083v1
Date: Wed, 27 Oct 2021 08:15:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-29 16:00:12.817998
Title: Nearest neighbor process: weak convergence and non-asymptotic bound
Title（参考訳）: 最も近い隣の過程:弱収束と非漸近境界
Authors: Fran\c{c}ois Portier
Abstract要約: 最寄りの隣人から所与の地点までの結果となる経験的尺度を導入し、中央統計量として研究する。均一な非漸近境界はよく知られた条件の下で確立され、しばしばVapnik-Chervonenkisと呼ばれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An empirical measure that results from the nearest neighbors to a given point - the nearest neighbor measure - is introduced and studied as a central statistical quantity. First, the resulting empirical process is shown to satisfy a uniform central limit theorem under a (local) bracketing entropy condition on the underlying class of functions (reflecting the localizing nature of nearest neighbor algorithm). Second a uniform non-asymptotic bound is established under a well-known condition, often refereed to as Vapnik-Chervonenkis, on the uniform entropy numbers.
Abstract（参考訳）: 最寄りの近傍から与えられた点(最寄りの測度)に結果をもたらす経験的尺度を導入し、中央統計量として研究する。まず、得られた経験的過程は、基礎となる関数のクラス上の(局所的な)ブラケットエントロピー条件の下で一様中心極限定理を満たすことが示される(近傍アルゴリズムの局所化の性質を反映する)。第2に、一様非漸近境界はよく知られた条件下で確立され、しばしば一様エントロピー数に基づいてvapnik-chervonenkisと呼ばれる。

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