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Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond - Couverture souple

 
9781680832884: Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond

Synopsis

A Hilbert space embedding of a distribution--in short, a kernel mean embedding--has recently emerged as a powerful tool for machine learning and statistical inference. The basic idea behind this framework is to map distributions into a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) in which the whole arsenal of kernel methods can be extended to probability measures. It can be viewed as a generalization of the original "feature map" common to support vector machines (SVMs) and other kernel methods. In addition to the classical applications of kernel methods, the kernel mean embedding has found novel applications in fields ranging from probabilistic modeling to statistical inference, causal discovery, and deep learning. Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond provides a comprehensive review of existing work and recent advances in this research area, and to discuss some of the most challenging issues and open problems that could potentially lead to new research directions. The targeted audience includes graduate students and researchers in machine learning and statistics who are interested in the theory and applications of kernel mean embeddings.

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  • Éditeurnow publishers Inc
  • Date d'édition2017
  • ISBN 10 1680832883
  • ISBN 13 9781680832884
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages154
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Bernhard Scholkopf
Edité par now publishers Inc, 2017
ISBN 10 : 1680832883 ISBN 13 : 9781680832884
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Muandet, Krikamol; Fukumizu, Kenji; Sriperumbudur, Bharath; Schölkopf, Bernhard
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Muandet, Krikamol
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Krikamol Muandet
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Muandet, Krikamol|Fukumizu, Kenji|Sriperumbudur, Bharath
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnA Hilbert space embedding of a distribution-in short, a kernel mean embedding-has recently emerged as a powerful tool for machine learning and statistical inference. The basic idea behind this framework is to map distributions int. N° de réf. du vendeur 448249783

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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Krikamol Muandet
Edité par Now Publishers Inc, 2017
ISBN 10 : 1680832883 ISBN 13 : 9781680832884
Neuf Taschenbuch
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A Hilbert space embedding of a distribution-in short, a kernel mean embedding-has recently emerged as a powerful tool for machine learning and statistical inference. The basic idea behind this framework is to map distributions into a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) in which the whole arsenal of kernel methods can be extended to probability measures. It can be viewed as a generalization of the original 'feature map' common to support vector machines (SVMs) and other kernel methods. In addition to the classical applications of kernel methods, the kernel mean embedding has found novel applications in ¿elds ranging from probabilistic modeling to statistical inference, causal discovery, and deep learning.Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond provides a comprehensive review of existing work and recent advances in this research area, and to discuss some of the most challenging issues and open problems that could potentially lead to new research directions. The targeted audience includes graduate students and researchers in machine learning and statistics who are interested in the theory and applications of kernel mean embeddings. N° de réf. du vendeur 9781680832884

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Muandet, Krikamol; Fukumizu, Kenji; Sriperumbudur, Bharath; Schölkopf, Bernhard
Edité par Now Publishers, 2017
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Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis

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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis

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