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机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记

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简介：
本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。

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  • 机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记
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    本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
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    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 深度度量学习方法在Chainer中的实现：Deep Metric Learning
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  • C++机器学习学习笔记.md
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    本文件包含了作者在学习C++编程语言应用于机器学习领域的过程中所做的详细笔记和心得。通过理论与实践结合的方式，深入探讨了如何使用C++进行高效的机器学习开发。 本段落介绍了使用C++编程语言实现机器学习算法的方法，并提供了线性回归、决策树和支持向量机（SVM）的具体示例代码。每种算法的实现过程及关键思想都得到了详细展示，同时文章还通过两个实例来说明如何利用这些已实现的机器学习模型进行预测：一个例子是使用线性回归模型预测房价；另一个则是应用决策树分类器对鸢尾花种类进行预测。 本段落适合已经具备基础理解和掌握C++编程语言和机器学习算法知识的读者。阅读后，你可以获得以下几点收获： 1. 对于包括线性回归、决策树和支持向量机在内的几种基本机器学习方法有深入的理解； 2. 学会如何用C++编写实现这些算法，并了解数据处理与预测过程中的关键步骤； 3. 掌握利用标准模板库（STL）及其他工具库简化代码的方法，以便更高效地开发机器学习应用。 建议读者首先熟悉每种算法的基本概念及应用场景，然后通过仔细阅读示例代码来理解其中的主要函数和结构。最后鼓励动手实践，在完全掌握这些实例的基础上尝试自己实现类似的模型或解决实际问题中的具体案例。
     
  • 深度学习学习笔记.xmind
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    《深度学习学习笔记.xmind》是一份利用思维导图形式整理和记录深度学习知识与思考的学习资料，适合于学生、研究者及从业者参考使用。 本段落将详细介绍神经网络训练流程及其基本元素，包括激活函数（ReLU、Softmax、Sigmoid、Tanh）以及损失函数（交叉熵：sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、weighted_cross_entropy_with_logits）、均方差。此外还将介绍优化器（梯度下降法和动量优化法）。
     
  • 深度学习学习笔记.pdf
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    这份《深度学习学习笔记》涵盖了从基础知识到高级技巧的全面内容，包含神经网络、卷积神经网络及递归神经网络等核心概念和实践应用案例。适合初学者入门以及有经验的研究者参考。 本段落档是针对吴恩达老师深度学习课程（deeplearning.ai）的视频所做的笔记，专为已经具备一定基础（基本编程知识、熟悉Python以及对机器学习有基本了解）并希望进入人工智能领域的计算机专业人士准备。
     
  • 机器学习复习笔记（一）
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