kmmd calculates the kernel maximum mean discrepancy for samples from two distributions and conducts a test as to whether the samples are from different distributions with level alpha. An S4 object of class kmmd containing the results of whether the H0 hypothesis is rejected or not.

Mk- MMD 在 深度学习 中经常用于对不同分布的数据的隐层特征进行分布差异度量，那么Mk-MMD究竟是什么呢？ 我们首先从MD开始解释。 判断两个分布p和q是否相同，p分布对应的样本空间为P，q分布对应的样本空间为Q。 在深度学习中，P、Q通常对应来自不同分布的 训练样本，而p、q则可以视为决定这些样本分布的隐层特征。 假设我们有 函数 f：可以将多维特征映射为一个实数。 此时，若： 则我们认为，隐层特征p和q是同一分布。 则认为p、q为同一分布。 我们已 …

kmmd calculates the kernel maximum mean discrepancy for samples from two distributions and conducts a test as to whether the samples are from different distributions with level alpha. y <- matrix(runif(300)+1,100) mmdo <- kmmd(x, y)

kmmd 的公式如下： \\ MMD^2(\mathbb P_r,\mathbb P_g)= \mathbb E_{x_r,x'_{r}\sim\mathbb P_r, \\x_g,x'_{g}\sim \mathbb P_g} [k(x_r,x'_r)-2k(x_r,x_g)+k(x_g,x'_g)] 其中 k 一般使用高斯核：

## calculates the kernel maximum mean discrepancy for samples from two distributions ## author: alexandros karatzoglou setGeneric ("kmmd", function (x,...) standardGeneric ("kmmd")) setMethod ("kmmd", signature (x = "matrix"), function (x, y, kernel ="rbfdot", kpar ="automatic", alpha = 0.05, asymptotic = FALSE, replace = TRUE, ntimes = 150, fr...

The Kernel Maximum Mean Discrepancy object class. Objects can be created by calls of the form new("kmmd", ...). or by calling the kmmd function. y <- matrix(runif(300)+1,100) mmdo <- …

kernlab — Kernel-Based Machine Learning Lab - kernlab/man/kmmd.Rd at master · cran/kernlab :exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. kernlab — Kernel-Based Machine Learning Lab - cran/kernlab

将K⁃means 与矩阵分解相结合, 提出了一种基于K⁃means的矩阵分解推荐算法(Matrix Decomposition Based on K⁃means,KMMD)。该算法融合用户属性和用户项目交互评级数据作为输入, 先将用户进行K⁃means 聚类, 得到近邻用户集, 再将近邻用户项目评级矩阵进行分解和重构,得到预测评级并排序推荐。 将算法在MovieLens -...

2024年6月3日 · 本文介绍了多核最大均值差异（MK-MMD）和深度适应网络（DAN）的概念和应用。 MK-MMD是一种衡量分布间差异的统计方法，而DAN是用于迁移学习的深度神经网络，通过最小化不同域之间的MMD来适应新任务。 文章详细阐述了MMD的理论基础，包括核函数和最大均值差异的计算，以及DAN的结构和损失函数，展示了如何利用多核MMD进行层适应。 1. 理论基础. f ( x ) f (x) f (x)。 一些简单的分布可以这么干，但是对于一些复杂的、高维的随机变量，我们无 …

kmmd calculates the kernel maximum mean discrepancy for samples from two distributions and conducts a test as to whether the samples are from different distributions with level alpha. Value. An S4 object of class kmmd containing the results of whether the H0 hypothesis is rejected or