mark一波——度量學習（metric learning）
度量學習（Metric Learning） 度量（Metric）的定義 在數學中，一個度量（或距離函數）是一個定義集合中元素之間距離的函數。一個具有度量的集合被稱爲度量空間。 1 爲什麼要用度量學習？ 很多的算法越來越依賴於在輸入空間給定的好的度量。例如K-means、K近鄰方法、SVM等算法需要給定好的度量來反映數據間存在的一些重要關係。這一問題在無監督的方法（如聚類）中尤爲明顯。舉一個實
相關文章
- 1. 度量學習 度量函數 metric learning deep metric learning 深度度量學習
- 2. 度量學習（metric learning）
- 3. 機器學習: Metric Learning (度量學習)
- 4. 度量學習 (Metric Learning) 解讀
- 5. 度量學習（metric learning）損失函數
- 6. 度量學習（Metric Learning）基礎概念介紹——2020.2.2
- 7. learning mark
- 8. Learning Deep Learning（學習深度學習）
- 9. 機器學習-分類度量（classification metric）常用評價指標
- 10. angular學習的一些Mark
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 度量學習 度量函數 metric learning deep metric learning 深度度量學習
- 2. 度量學習（metric learning）
- 3. 機器學習: Metric Learning (度量學習)
- 4. 度量學習 (Metric Learning) 解讀
- 5. 度量學習（metric learning）損失函數
- 6. 度量學習（Metric Learning）基礎概念介紹——2020.2.2
- 7. learning mark
- 8. Learning Deep Learning（學習深度學習）
- 9. 機器學習-分類度量（classification metric）常用評價指標
- 10. angular學習的一些Mark