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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 V. Corruble, M. Takeda, & E. Suzuki (Eds.), Discovery Science: 10th International Conference, DS 2007 Sendai, Japan, October 1-4, 2007 (pp. 40-41). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Smola, AJ, 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: While kernel methods are the basis of many popular techniques in supervised learning, they are less commonly used in testing, estimation, and analysis of probability distributions, where information theoretic approaches rule the roost. However it becomes difficult to estimate mutual information or entropy if the data are high dimensional.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-75488-6_5
BibTex Citekey: 4644
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 10th International Conference on Discovery Science (DS 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: Discovery Science: 10th International Conference, DS 2007 Sendai, Japan, October 1-4, 2007
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Corruble, V, Herausgeber
Takeda, M, Herausgeber
Suzuki, E, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 40 - 41 Identifikator: ISBN: 978-3-540-75487-9

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 4755 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -