文件名称：lmnn-gsoc2013-review:适用于LMNN的GSoC 2013代码-度量学习-Shogun项目
文件大小：34KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 18:19:53
C++
lmnn-gsoc2013-评论 该项目的GSoC 2013代码名为“实施度量学习算法及其在元基因组学中的应用”。 该存储库的主要用途是简化同行评审，并将所有将作为代码示例上传的代码放在一起。 在项目结束时，以项目报告的形式编写了一个ipython笔记本。 笔记本的静态版本在。 尽管此后进行了一些更正，但笔记本计算机的工作始于9月16日铅笔停产日期之前。 内容 prototype /：用于原型制作的Matlab实现。 lmnn /：Shogun中的C ++实现。 distance /：必须在Shogun中创建才能集成LMNN的其他文件。 测试/：使用Google C ++测试框架的单元测试。 examples /：在C ++，Python和Octave中使用的示例。 此仓库中未包含在幕府时代将军进行的其他一些次要补充（例如LMNN的SWIG绑定）。
【文件预览】：
lmnn-gsoc2013-review-master
----distance()
--------CustomMahalanobisDistance.cpp(2KB)
--------CustomMahalanobisDistance.h(2KB)
----lmnn()
--------LMNNImpl.h(6KB)
--------LMNN.cpp(10KB)
--------LMNN.h(8KB)
--------LMNNImpl.cpp(17KB)
----examples()
--------metric_lmnn_objective.py(2KB)
--------metric_lmnn_modular.m(784B)
--------metric_lmnn_modular.py(935B)
--------metric_lmnnn.cpp(2KB)
----README.md(1018B)
----prototype()
--------vec.m(27B)
--------getImp.m(909B)
--------distance.m(749B)
--------sumOuterProducts.m(187B)
--------lmnn.m(3KB)
--------graphical_insight_plot.m(391B)
--------tests.m(2KB)
--------updateGradient.m(1KB)
--------diffimp.m(247B)
--------getApproxImp.m(323B)
--------getExactImp.m(1KB)
--------equivalences.m(846B)
--------cdist.m(488B)
--------getGenNN.m(2KB)
--------gradientStep.m(367B)
----tests()
--------LMNN_unittest.cc(4KB)
--------EuclideanDistance_unittest.cc(3KB)
--------LMNNImpl_unittest.cc(5KB)
--------Distance_unittest.cc(1KB)