Testing for Homogeneity with Kernel Fisher Discriminant Analysis

Zaid Harchaoui 1 Francis Bach 2 Eric Moulines 1
2 WILLOW - Models of visual object recognition and scene understanding
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
Abstract : 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.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2008
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Contributeur : Harchaoui Zaid <>
Soumis le : lundi 7 avril 2008 - 15:36:35
Dernière modification le : vendredi 10 février 2017 - 01:12:42
Document(s) archivé(s) le : vendredi 21 mai 2010 - 01:25:43

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  • HAL Id : hal-00270806, version 1
  • ARXIV : 0804.1026

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Zaid Harchaoui, Francis Bach, Eric Moulines. Testing for Homogeneity with Kernel Fisher Discriminant Analysis. 2008. 〈hal-00270806〉

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