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The Stochastic Occupation Kernel (SOCK) Method for Learning Stochastic Differential Equations
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Random Gradient-Free Optimization in Infinite Dimensional Spaces
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Linear Regression Using Principal Components from General Hilbert-Space-Valued Covariates
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Bayes Hilbert Spaces for Posterior Approximation
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On the rate of convergence of greedy algorithms
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参考链接
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