最新《概率分布的希尔伯特空间表示的最新进展》136页ppt与147页电子书

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http://lcsl.mit.edu/courses/regml/regml2020/

作者介绍

Krikamol Muandet

Max Planck Institute for Intelligent Systems

http://www.krikamol.org/

概率分布的希尔伯特空间表示的最新进展

概率分布的希尔伯特空间嵌入最近出现了作为一个强大的机器学习和统计推断工具。在本教程中，我将介绍分布的希尔伯特空间嵌入的概念，以及它在机器学习、统计推理、因果推理和计量经济学中的最新应用。本教程的第一部分将重点了解可以概括特征图的数据点分布的概率分布和这个新的表示允许我们建立强大的算法,如最大平均差异(MMD), Hilbert-Schmidt独立标准(仿人智能控制),和支持测量机(多发性骨髓瘤)。在第二部分，我将解释如何推广这个概念来表示条件分布。条件分布的嵌入扩展了希尔伯特空间嵌入建模更复杂的依赖的能力，在各种应用，如动力系统，马尔可夫决策过程，强化学习，潜在变量模型，核贝叶斯规则，因果推理。在本教程的最后，我将讨论这一研究领域的最新进展，并强调未来可能的研究方向。

Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond

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