首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

漫谈度量学习(Distance Metric Learning)

在机器学习中,distance metric learning(也称 metric learning,度量学习)是一个很典型的任务,通常与很多熟知的 metric-based methods(如 KNN...本文从传统的 distance metric 开始介绍、聊聊为什么要从数据中学习出一个 metric 以及 distance metric learning 的简单历史,并且以 LMNN 为例谈谈其作为...在这篇文章中,他们定义 distance metric 并且从 side-information 中学习出 metric 的做法在今天其实可以被称为 mahalanobis distance metric...下图一看便知: ▲ metric learning的几何直觉 当然,不是所有的 distance metric 都是线性的,有线性的、也有非线性的,有监督的、也有非监督的。...、linear similarity learning、nonlinear metric learning、multi-task metric learning、deep distance metric

22630

ES的Query、Filter、Metric、Bucketing使用详解

ES中的聚合上可以分为下面两类: metric(度量)聚合:度量类型聚合主要针对的number类型的数据,需要ES做比较多的计算工作 bucketing(桶)聚合:划分不同的“桶”,将数据分配到不同的“...metric既可以作用在整个数据集上,也可以作为bucketing的子聚合作用在每一个“桶”中的数据集上。当然,我们可以把整个数据集合看做一个大“桶”,所有的数据都分配到这个大“桶”中。...// 嵌套的子聚合,可以有0或多个 } [,"" : { ... } ]* // 另外的聚合,可以有0或多个 } 1.1 度量类型(metric)...通过嵌套,可以使得metric类型的聚合操作作用在每一“桶”上。我们可以使用ES的嵌套聚合操作来完成稍微复杂一点的统计功能。下面统计每一个班里最大的年龄值。...总结 本文介绍了ES中的一些常用的聚合API的使用,包括metric、bucketing以及它们的嵌套使用方法。掌握了这些API就可以完成简单的数据统计功能,更多的API详见官方文档。

1.2K30
领券