Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms

Gretton, A; Bousquet, O; Smola, A; Schölkopf, B

doi:10.1007/11564089_7

Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms

Gretton, A., Bousquet, O., Smola, A., & Schölkopf, B. (2005). Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms. In S., Jain, H., Simon, & E., Tomita (Eds.), Algorithmic Learning Theory: 16th International Conference, ALT 2005, Singapore, October 8-11, 2005 (pp. 63-78). Berlin, Germany: Springer.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D3E5-E 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-0DAC-C

資料種別: 会議論文

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Gretton, A^{1, 2}, 著者
Bousquet, O, 著者
Smola, A, 著者
Schölkopf, B^{1, 2}, 著者

所属:
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

内容説明

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キーワード: -

要旨: We propose an independence criterion based on the eigenspectrum of covariance operators in reproducing kernel Hilbert spaces (RKHSs), consisting of an empirical estimate of the Hilbert-Schmidt norm of the cross-covariance operator (we term this a Hilbert-Schmidt Independence Criterion, or HSIC). This approach has several advantages, compared with previous kernel-based independence criteria. First, the empirical estimate is simpler than any other kernel dependence test, and requires no user-defined regularisation. Second, there is a clearly defined population quantity which the empirical estimate approaches in the large sample limit, with exponential convergence guaranteed between the two: this ensures that independence tests based on methodname do not suffer from slow learning rates.
Finally, we show in the context of independent component analysis (ICA) that the performance of HSIC is competitive with that of previously published kernel-based criteria, and of other recently published ICA methods.

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日付: 出版: 2005-10

出版の状態: 出版

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 3774
DOI: 10.1007/11564089_7

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出版物名: Algorithmic Learning Theory: 16th International Conference, ALT 2005, Singapore, October 8-11, 2005

種別: 会議論文集

著者・編者:
Jain, S, 編集者
Simon, HU, 編集者
Tomita, E, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Berlin, Germany : Springer

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 63 - 78 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-540-29242-5

出版物 2

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出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

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出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 3734 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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