Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical Depth Meets Machine Learning: Kernel Mean Embeddings and Depth in Functional Data Analysis

論文の概要: Statistical Depth Meets Machine Learning: Kernel Mean Embeddings and Depth in Functional Data Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12778v1
Date: Wed, 26 May 2021 18:22:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-29 14:22:06.338209
Title: Statistical Depth Meets Machine Learning: Kernel Mean Embeddings and Depth in Functional Data Analysis
Title（参考訳）: 統計的深さと機械学習:関数型データ分析におけるカーネル平均埋め込みと深さ
Authors: George Wynne and Stanislav Nagy
Abstract要約: 関数データの一般的な$h$-depthと関連する統計深度は、カーネル平均埋め込みと見なすことができる。この記事では、関数データに対する一般的な$h$-deepthと関連する統計的深さを、カーネルの平均埋め込みと見なす方法について強調する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Statistical depth is the act of gauging how representative a point is compared to a reference probability measure. The depth allows introducing rankings and orderings to data living in multivariate, or function spaces. Though widely applied and with much experimental success, little theoretical progress has been made in analysing functional depths. This article highlights how the common $h$-depth and related statistical depths for functional data can be viewed as a kernel mean embedding, a technique used widely in statistical machine learning. This connection facilitates answers to open questions regarding statistical properties of functional depths, as well as it provides a link between the depth and empirical characteristic function based procedures for functional data.
Abstract（参考訳）: 統計的深さは、ある点が基準確率測度と比較されるかを示す行為である。深さは多変量空間や関数空間に住むデータにランキングや順序を導入することを可能にする。広く応用され、多くの実験的な成功をおさめながら、機能深度を解析する理論的な進歩はほとんど行われていない。本稿では、関数データに対する一般的な$h$-deepthと関連する統計深度を、統計機械学習で広く使われているカーネル平均埋め込みとみなす方法について述べる。この接続は、関数深度の統計的性質に関するオープンな質問に対する回答を促進するとともに、関数データの深さと経験的特性関数に基づく手順のリンクを提供する。

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