MMD最大均值差异学习
转自:https://blog.csdn.net/a529975125/article/details/81176029
https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/51516273
1.概念
最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。距离定义为:
理论推导部分省略,大略就是将x/y都通过Φ映射到同一个空间当中,求不同分布的样本在映射空间中的值,然后作为MMD,这个映射空间是再生希尔伯特空间。
那么经过公式推导之后,需要一个核函数,通常是选用高斯核函数,最主要的原因应该是高斯核可以映射无穷维空间。
第一个链接中有实验代码,说明分布越相似MMD值越小。
2.使用
https://pypi.org/project/mmd/,python中有专门的mmd包来计算该值。
https://www.cnblogs.com/zuotongbin/p/13141369.html
输入是两个矩阵。
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