Vi anser att problemet med icke-parametriska regression online med godtyckliga deterministiska sekvenser. Med hjälp av idéer från kättingtekniken designar vi en algoritm som uppnår en Dudley-typ ånger bunden liknande den som erhållits på ett icke-konstruktivt sätt av Rakhlin och Sridharan (2014). Vårt beklagande uttrycks i termer av den metriska entropin i supnormen, som ger optimala garantier när de metriska och sekventiella entropierna är av samma storleksordning. I synnerhet vår algoritm är den första som uppnår optimala hastigheter för online regression över Hölder bollar. Dessutom visar vi för detta exempel hur vi anpassar vår kättingalgoritm för att få en rimlig beräkningseffektivitet med liknande ångergarantier (upp till en loggfaktor).
Den första explicita online nonparametric algoritmer för regression med minimax hastigheter erhölls i REF.
A Chaining Algorithm for Online Nonparametric Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}