2019年7月2日
自适应度量学习
摘要： 为什么学习距离度量？ 在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好．事实上，每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量，而寻找合适的空间，实质上就是在寻找一个合适的距离度量．那么，为何不直接尝试“ 学习” 出一个合适的距离度量呢？这 阅读全文
posted @ 2019-07-02 20:19 ArlenLee 阅读(1380) 评论(0) 推荐(2)