に関する記事を，目次形式でまとめるページです．筆者が修士の講究に用いることにした本です．

目次

前文
第一章：ノンパラメトリック統計モデル

第２章．Gauss過程

2.1 定義，可分性，0-1法則，集中性
2.2 等周不等式 (Isoperimetric Inequality) と集中不等式
2.3 劣Gauss過程の上限値に対する計量エントロピー評価 (Metric Entropy Bound)
2.4 Andersonの補題，Sudakovの下界との比較
2.5 対数Sobolev不等式と更なる集中不等式
2.6 再生核Hilbert空間
2.7 定常Gauss過程の極値に対する漸近論
2.8 末注

第３章．経験過程

3.1 定義，概観と背景となる不等式
3.2 Rademacher過程
3.3 Entropy法とTalagrandの不等式
3.4 Talagrandの不等式の最初の応用
3.5 経験過程の上限値に対する計量エントロピー評価
3.6 Vapnik-Cervonenkisクラス
3.7 経験過程に対する極限定理
3.8 末注

第４章．関数空間と近似理論

4.1 定義と基本的な近似理論
4.2 直交Wavelet基底
4.3 Besov空間
4.4 Besov空間内のGauss過程と経験過程
4.5 末注

第５章．ノンパラメトリックモデルの線型推定量

5.1 Kernel推定量と射影型推定量
5.2 弱計量と多重スケール計量 (Weak and Multiscale Metrics)
5.3 その他の発展的話題
5.4 末注