看到一篇知乎大神Flood Sung发表在CVPR2018上的paper，介绍了一种基于metric的模式识别方法，创新之处在于它不同于常用的matric-based方法，使用人为定义的度量，像简单的欧式距离、马氏距离，而是采用了用神经网络去训练这个度量，模型虽然简单，但是效果却很显著 ...

一、什么是度量学习？ 度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning，DML) == 相似度学习。 在数学中，一个度量（或距离函数）是一个定义集合中元素之间距离的函数 ...

今年暑假在北京自动化所做“大学生研究计划”，从7月7号-8月20号。导师和师兄人都很nice，度过了一个有收获的暑假吧！ 我对人脸识别的理解：比较两个人脸是不是相似，而图片的存储是矩阵，那我们就是比 ...

Metric聚合，主要针对数值类型的字段，类似于关系型数据库中的sum、avg、max、min等聚合类型。一、avg 平均值 对字段grade取平均值。对应的java示例如下： 其中代码missing(0)表示如果文档中没有取平均值的字段时，则使用该值进行计算，本例中使用0参与 ...

一、摘要： 本文模型 LRML（潜在相关度量学习）是一种新的度量学习方法的推荐。【旨在学习用户和项目之间的相关关系，而不是简单的用户和项目之间的push和pull关系，push和pull主要针对LMNN算法】 为了做到这一点，本文采用了一个增强的存储器模块，并通过这些记忆块来构建用户和项目潜在 ...

欧氏距离即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。 马氏距离（Mahalanobis distances） 1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上 ...

欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。 二维空间的公式 ...

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习（或数据挖掘）中的几个度量指标。 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中，经常会出现这几个名词，先是解释下字面意思： **TN: ** True ...