| 标题 |
Optimal kernel choice for large-scale two-sample tests
大规模双样本检验的最优核选择
相关领域
检验统计量
核（代数）
变核密度估计
数学
统计
分布的核嵌入
I类和II类错误
统计的
核方法
样本量测定
序贯概率比检验
选择（遗传算法）
统计假设检验
计算机科学
人工智能
组合数学
支持向量机
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| DOI |
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| 其它 |
期刊：neural information processing systems 作者：Arthur Gretton; Dino Sejdinović; Heiko Strathmann; Sivaraman Balakrishnan; Massimiliano Pontil; et al 出版日期：2012-12-03 |
| 求助人 | |
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