I denna uppsats studerar vi hur man kan förbättra närmaste granne klassificering genom att lära sig en Mahalanobis avstånd metrisk. Vi bygger på en nyligen föreslagen ram för distans metrisk inlärning känd som stora marginal närmaste granne (LMNN) klassificering. Vår tidning ger tre bidrag. För det första beskriver vi en mycket effektiv lösare för det speciella fallet av semidefinit programmering som uppstår i LMNN klassificering; vår lösare kan hantera problem med miljarder stora marginalbegränsningar på några timmar. För det andra visar vi hur man kan minska både tränings- och testtiderna med hjälp av metriska bollträd; speedups från bollträd förstoras ytterligare genom att lära sig lågdimensionella representationer av ingångsutrymmet. För det tredje visar vi hur man lär sig olika Mahalanobis avståndsmått i olika delar av ingångsutrymmet. För stora datamängder leder användningen av lokalt adaptiva avståndsmått till ännu lägre felfrekvenser.
I detta sammanhang är Large Marginal Nearest Neighbors (LMNN) Ref ) en av de mest använda metoder för distansundervisning i Mahalanobis.
Fast solvers and efficient implementations for distance metric learning
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}