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度量学习

度量学习的目的为了衡量样本之间的相近程度，而这也正是模式识别的核心问题之一。大量的机器学习方法，比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means聚类方法，还有一些基于图的方法，其性能好坏都主要有样本之间的相似度量方法的选择决定。度量学习通常的目标是使同类样本之间的距离尽可能缩小，不同类样本之间的距离尽可能放大。

Metric learning 度量学习 - lijiancheng0614
- http://lijiancheng0614.github.io/2015/09/25/2015_11_11_Metric_Learning/
距离度量学习论文阅读
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/26382052
强化学习 Reinforcement Learning 教程系列 | 莫烦Python
- https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/
近似推断 – Deep Learning Book Chinese Translation
- https://exacity.github.io/deeplearningbook-chinese/Chapter19_approximate_inference/
caffe-源码学习——只看一篇就够了 | 在河之洲
- https://dragonfive.github.io/2017-06-12/caffe_code_study1/
导学篇 | Machine Learning 机器学习-资源汇总 | ZJ.Improve
- https://laobadao.github.io/2017/08/30/Machine-Learning/index.html
my paper | 机器学习及自然语言处理
- https://wangtuousst.github.io/2016/09/08/20160905-Neurocomputing-ensemble/
深度学习工作站配置 | Xiaodong's Homepage
- https://zxdcs.github.io/post/16/gpu_workstation/
cs20si：tensorflow for research 学习笔记1 | Sherlock Blog
- https://sherlockliao.github.io/2017/08/13/cs20si1/
线性代数 – Deep Learning Book Chinese Translation
- https://exacity.github.io/deeplearningbook-chinese/Chapter2_linear_algebra/
深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现
- https://absentm.github.io/2016/06/14/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84Data-Augmentation%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%92%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0/
机器学习（三十）——垃圾筐, NLP机器翻译常用评价度量
- http://antkillerfarm.github.io/ml/2018/01/07/Machine_Learning_30.html
深度学习（三十二）——词向量进阶
- http://antkillerfarm.github.io/dl/2018/01/19/Deep_Learning_32.html
Deep Metric Learning - lijiancheng0614
- http://lijiancheng0614.github.io/2016/03/17/2016_03_17_Deep_Metric_Learning/
cs20si：tensorflow for research 学习笔记3 | Sherlock Blog
- https://sherlockliao.github.io/2017/08/30/cs20si3/
Metric Learning Part1 | Notes
- http://runopti.github.io/blog/2016/06/30/MetricLearningPart1/
Metric Learning to Rank
- http://bmcfee.github.io/papers/mlr.pdf
深度学习+自然语言处理（NLP）
- https://zhuanlan.zhihu.com/c_123183356?topic=%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88Deep%20Learning%EF%BC%89
对于人工智能的学习有哪些建议？ - 知乎
- https://www.zhihu.com/question/20132531
WonderList论文心愿单 - SIGGRAPH 2017 | CG中的深度学习
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/26856561

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