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  A Hilbert Space Embedding for Distributions

Smola, A., Gretton, A., Song, L., & Schölkopf, B. (2007). A Hilbert Space Embedding for Distributions. In M. Hutter, R. Servedio, & E. Takimoto (Eds.), Algorithmic Learning Theory: 18th International Conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007 (pp. 13-31). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Smola, A, Autor
Gretton, A1, 2, Autor           
Song, L, Autor
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe a technique for comparing distributions without
the need for density estimation as an intermediate step. Our approach relies on mapping the distributions into a reproducing kernel Hilbert space. Applications of this technique can be found in two-sample tests, which are used for determining whether two sets of observations arise from the
same distribution, covariate shift correction, local learning, measures of independence, and density estimation.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-75225-7_5
BibTex Citekey: 4645
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 18th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2007)
Veranstaltungsort: Sendai, Japan
Start-/Enddatum: 2007-10-01 - 2007-10-04

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Algorithmic Learning Theory: 18th International Conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Hutter, M, Herausgeber
Servedio, RA, Herausgeber
Takimoto, E, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 13 - 31 Identifikator: ISBN: 978-3-540-75224-0

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 4754 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -