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浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
使用机器学习应用的集中不平等
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