研究人员为向量值设置中的自归一化过程开发了新的浓度界限，超越了典型的亚高斯框架。这些新界限适用于具有轻尾的过程，例如Bennett 或 Bernstein 不等式所涵盖的过程。这些发现对于在线线性回归和核化线性老虎机具有实际意义。 AI
影响 扩展了对自归一化过程的理论理解，可能改进在线学习和老虎机问题等领域的算法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍统计学和机器学习新理论结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2511.03606v2 Announce Type: replace Abstract: The study of self-normalized processes plays a crucial role in a wide range of applications, from sequential decision-making to econometrics. While the behavior of self-normalized concentration has been widely investigated for s…