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An oracle inequality for regularized risk minimizers with strongly mixing observations

Frontiers of Mathematics in China 2013年第2期8卷 301-315页

作者： Feilong CAO Xing XING Institute of Metrology and Computational Science China Jiliang UniversityHangzhou 310018 China

We establish a general oracle inequality for regularized risk minimizers with strongly mixing observations, and apply this inequality to support vector machine （SVM） type algorithms. The obtained main results extend the previous known results for independent and identically distributed samples to the case of exponentially strongly mixing observations.

关键词： Oracle inequality exponentially strongly mixing regularized risk minimizer

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