LMNN，监督距离度量

资 源 简 介

LMNN，监督距离度量学习目前效果最好的

详 情 说 明

LMNN，也就是监督距离度量学习，是目前被认为效果最好的算法之一。该算法的主要目的是通过学习距离度量来提高数据分类的准确性。LMNN不仅可以用于监督学习中，还可以用于非监督学习。该算法最初是由Kilian Q. Weinberger等人在2009年提出的。自此以后，它已经成为了模式识别领域中的一个非常流行的技术，并且已被广泛应用于各种领域，如计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等。