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最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度(英文)
STRONG CONVERGENCE RATES OF ERROR PROBABILITY ESTIMATION IN THE NEAREST NEIGHBOR DISCRIMINATION RULE
【摘要】 本文考虑最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度.设（X,θ）,（X1,θ1）,…,（Xn,θn）为取值于 Rm×{1,2,…,M}的 i.i.d.样本,m≥1,M≥2为正整数.记θ′n 为θ的最近邻判别,错判概率 Rn=p（θ′n≠θ）,恒有（?）Rn=R.（?）n 为基于 X,并借助于训练样本（X1,θ1）,…,（Xnθn）的 Rn 的估计量.我们证明了在一组条件下,及对适当选取的α>0,有（?）n-R=0（1/（nα））.
- 【文献出处】 数学杂志 ,Journal of Mathematics , 编辑部邮箱 ,1985年02期
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