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Hilbert spaces
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Researchers propose Gaussian mixture models for Hilbert-space data using kernel methods
Researchers have developed a new Gaussian mixture model framework designed for complex, infinite-dimensional data, such as dynamic functional data. This approach utilizes kernel mean embeddings and provides efficient es…
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新算法为度量空间中的复杂数据建模随机效应
研究人员开发了一种新的基于非线性 Fréchet 的算法，用于在度量空间中建模随机效应，填补了当前统计框架中的空白。该方法旨在处理概率分布和随机图等复杂、非欧几里得数据对象，这些对象在现代数据集中越来越普遍。使用合成和数字健康数据评估了该算法的性能，显示其在处理希尔伯特空间有限的现有方法方面具有潜在优势。
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Generalising maximum mean discrepancy: kernelised functional Bregman divergences
研究人员引入了一个新的函数式Bregman散度框架，将其应用扩展到希尔伯特空间和核方法。该方法利用这些空间的性质进行更方便的微积分和更容易的散度估计。该工作讨论了在聚类、通用估计、鲁棒估计和生成模型等领域的潜在应用。