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Testing for Homogeneity with Kernel Fisher Discriminant Analysis
Zaid Harchaoui 1, Francis Bach 2, Eric Moulines 1
(07/04/2008)

We propose to investigate test statistics for testing homogeneity in reproducing kernel Hilbert spaces. Asymptotic null distributions under null hypothesis are derived, and consistency against fixed and local alternatives is assessed. Finally, experimental evidence of the performance of the proposed approach on both artificial data and a speaker verification task is provided.
1 :  Laboratoire traitement et communication de l'information (LTCI)
CNRS : UMR5141 – Institut Télécom – Télécom ParisTech
2 :  WILLOW (INRIA Rocquencourt)
INRIA – Ecole Normale Supérieure de Paris - ENS Paris – Ecole Nationale des Ponts et Chaussées – CNRS : UMR8548
Statistiques/Apprentissage Machine
statistical hypothesis testing – reproducing kernel Hilbert space – covariance operator
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ktest_v1.ps(594.1 KB)
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