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pylmnn:大型边距最近的python实现
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2021-05-03
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派尔蒙 PyLMNN是用于在纯python中进行度量学习的算法的实现。 此实现紧密遵循在找到的Kilian Weinberger的原始MATLAB代码。 此版本解决了无限制的优化问题,并使用L-BFGS作为后端优化器找到了线性变换。 该软件包还可以使用出色的软件包通过贝叶斯优化找到LMNN的最佳超参数。 安装 该代码是在Ubuntu 16.04下的python 3.5中开发的,并且也在Ubuntu 18.04和python 3.6下进行了测试。 您可以使用以下命令克隆存储库: git clone https://github.com/johny-c/pylmnn.git 或通过pip安装它: pip3 install pylmnn 依存关系 numpy的> = 1.11.2 scipy> = 0.18.1 scikit_learn> = 0.18.1 可选依赖项 如果要使用超参
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pylmnn-master.zip (23个子文件)
pylmnn-master
setup.py 2KB
.gitignore 678B
requirements.txt 62B
LICENCE 1KB
examples
demo_find_hyperparams.py 464B
sklearn_lmnn_pipeline_demo.ipynb 3KB
minimal.py 1015B
__init__.py 0B
demo_olivetti.py 955B
demo_plot_features.py 3KB
README.rst 3KB
tests
__init__.py 0B
test_bayesopt.py 405B
test_lmnn.py 22KB
docs
Makefile 580B
api.rst 422B
index.rst 450B
conf.py 6KB
readme.rst 27B
pylmnn
__init__.py 104B
lmnn.py 50KB
utils.py 2KB
bayesopt.py 4KB
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佳同学
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