度量学习（Distance Metric Learning）介绍

本文主要是介绍度量学习（Distance Metric Learning）介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文：度量学习（Distance Metric Learning）介绍

http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553

一直以来都想写一篇metric learning（DML）的综述文章，对DML的意义、方法论和经典论文做一个介绍，同时对我的研究经历和思考做一个总结。可惜一直没有把握自己能够写好，因此拖到现在。

先烈一些DML的参考资源，以后有时间再详细谈谈。

1. Wikipedia

2. CMU的Liu Yang总结的关于DML的综述页面。对DML的经典算法进行了分类总结，其中她总结的论文非常有价值，也是我的入门读物。

3. ECCV 2010的turorial。

4. Weinberger的页面，上面有LMNN（Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification）的论文、sclides和代码。

5. ITML(Information Throretic Metric Learning)。ITML是DML的经典算法，获得了ICML 2007的best paper award。sclides。

这篇关于度量学习（Distance Metric Learning）介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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