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Erschienen in:
Information Theory, Machine Learning, and Reproducing Kernel Hilbert Spaces Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Correntropy for Random Variables: Properties and Applications in Statistical Inference

verfasst von : Weifeng Liu, Puskal Pokharel, Jianwu Xu, Sohan Seth

Erschienen in: Information Theoretic Learning

Verlag: Springer New York

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Abstract

Similarity is a key concept to quantify temporal signals or static measurements. Similarity is difficult to define mathematically, however, one never really thinks too much about this difficulty and naturally translates similarity by correlation. This is one more example of how engrained second-order moment descriptors of the probability density function really are in scientific thinking. Successful engineering or pattern recognition solutions from these methodologies rely heavily on the Gaussianity and linearity assumptions, exactly for the same reasons discussed in Chapter 3.

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Metadaten
Titel
Correntropy for Random Variables: Properties and Applications in Statistical Inference
verfasst von
Weifeng Liu
Puskal Pokharel
Jianwu Xu
Sohan Seth
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer New York
Buch
Information Theoretic Learning

Print ISBN: 978-1-4419-1569-6

Electronic ISBN: 978-1-4419-1570-2

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1570-2_10