कर्नेल हर्डिंग से सुपर-सैंपल

हम कर्नेल ट्रिक का उपयोग करके हर्डिंग एल्गोरिदम को निरंतर स्थानों में विस्तारित करते हैं। परिणामस्वरूप "कर्नेल हर्डिंग" एल्गोरिदम एक अनंत मेमोरी निश्चित प्रक्रिया है जो एक PDF को नमूनों के संग्रह के साथ पास करने के लिए सीखता है। हम दिखाते हैं कि कर्नेल हर्डिंग हिलबर्ट स्पेस में कार्यों की अपेक्षाओं की त्रुटि को O(1/T) की दर से कम करता है, जो सामान्य O(1/pT) से कहीं अधिक तेज है जो iid यादृक्ष नमूनों के लिए होता है। हम बेयसियन पूर्वानुमान वितरणों को पास करके कर्नेल हर्डिंग को चित्रित करते हैं।