我看的是liu yang的survey: distance metric learning: a comprehensive survey.
裡面總結道，eric xing等把metric learning formulate成這樣乙個凸優化問題：
\begin
\min\limits_^} & \sum\limits_,) \in \mathcal} - } \right\|_a^2}\\
\text \quad & a\succeq 0, \sum\limits_} _a^2\ge 1
\end
然後，解這個優化問題的困難主要是$a\succeq 0$這個半正定條件造成的，所以，為了簡化計算，考慮將$a$在樣本的特徵空間中進行分解。
用同類約束集$\mathcal$和異類約束集$\mathcal$中的所有樣本集合：
\begin
\mathcal=(x_1, \cdots, x_n)
\end
然後對樣本特徵的pairwise correlation：
\begin \label m=\frac\sum_^x_i x_i^t \end
進行特徵分解，得到前$k$個最大的特徵值對應的特徵向量$\_^$組合來逼近$a$：
\begin a=\sum_^\gamma_i v_i v_i^t,\quad \gamma_i\ge0,\quad i=1,\cdots,k \end
這其中，$\gamma_i$都是非負的。
我疑惑的是，在式子(
\ref)計算 $m$ 時，為什麼用的是correlation（相關）而不是covariance（協方差）呢？也就是說，為什麼不對樣本 $\$ 進行零均值化呢？
container of 的的的原理
另外一篇，同樣精彩，揭開linux核心中container of的神秘面紗 華清遠見嵌入式學院講師。在linux 核心中有乙個大名鼎鼎的巨集container of 這個巨集是用來幹嘛的呢？我們先來看看它在核心中是怎樣定義的。呵呵，乍一看不知道是什麼東東。我們先來分析一下container of p...
存在的就是合理的，發生的即是必然的。
筆者有時候會想，什麼是對，什麼是錯？對於追求某一件事情之前首先會考慮，為什麼我要做這件事情。所以經過自我分析和生活周邊環境的總結。我認為，對於乙個人來，這是在站在個體的角度上說。什麼是對的？就是你自己覺得是對的，它就是對的。不過這個只是你自己的想法。主觀上的正確，不代表客觀上也受到了別人的認可。就拿...
Apache的rewrite的重寫相關的引數
apache mod rewrite規則重寫的標誌一覽 使用mod rewrite時常用的伺服器變數 rewriterule規則表示式的說明 匹配任何單字元 chars 匹配字串 chars chars 不匹配字串 chars text1 text2 可選擇的字串 text1或text2 匹配0到1...