文件名称：metric-learn：Python 中的度量学习代码
文件大小：161KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-09-13 19:44:50
度量学习 深度学习 度量学习包 python
metric-learn 包含几种流行的监督和弱监督度量学习算法的高效 Python 实现。作为scikit-learn-contrib的一部分，metric-learn 的 API 与Python 机器学习的领先库scikit-learn兼容。这允许通过统一的接口使用所有 scikit-learn 例程（用于流水线、模型选择等）和度量学习算法。 算法 大边距最近邻 (LMNN) 信息论度量学习 (ITML) 稀疏行列式度量学习 (SDML) 最小二乘度量学习 (LSML) 稀疏组合度量学习 (SCML) 邻域成分分析 (NCA) 局部 Fisher 判别分析 (LFDA) 相对成分分析 (RCA) 内核回归的度量学习 (MLKR) 聚类的马氏度量 (MMC) 依赖项 Python 3.6+（支持 Python 2 和 Python 3.5 的最后一个版本是 v0.5.0） numpy>= 1.11.0，scipy>= 0.17.0，scikit-learn>=0.21.3 可选依赖项 对于 SDML，使用 skggm 将允许算法解决有问题的情况（从提交a0ed406安装）
【文件预览】：
metric-learn-master
----README.rst(4KB)
----pytest.ini(88B)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
--------workflows()
----test()
--------test_utils.py(52KB)
--------test_triplets_classifiers.py(5KB)
--------metric_learn_test.py(46KB)
--------test_components_metric_conversion.py(6KB)
--------test_pairs_classifiers.py(26KB)
--------test_mahalanobis_mixin.py(31KB)
--------test_fit_transform.py(4KB)
--------test_constraints.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_sklearn_compat.py(19KB)
--------test_quadruplets_classifiers.py(3KB)
--------test_base_metric.py(13KB)
----.landscape.yml(212B)
----setup.cfg(101B)
----doc()
--------weakly_supervised.rst(34KB)
--------user_guide.rst(214B)
--------conf.py(3KB)
--------getting_started.rst(2KB)
--------make.bat(7KB)
--------preprocessor.rst(4KB)
--------_templates()
--------unsupervised.rst(987B)
--------metric_learn.rst(1KB)
--------supervised.rst(16KB)
--------.gitignore(8B)
--------Makefile(7KB)
--------introduction.rst(6KB)
--------index.rst(2KB)
--------_static()
----examples()
--------README.txt(72B)
--------plot_metric_learning_examples.py(19KB)
--------plot_sandwich.py(3KB)
----bench()
--------benchmarks()
--------asv.conf.json(3KB)
--------.gitignore(30B)
----setup.py(3KB)
----.gitignore(123B)
----.codecov.yml(824B)
----metric_learn()
--------lfda.py(5KB)
--------scml.py(23KB)
--------_util.py(31KB)
--------base_metric.py(35KB)
--------nca.py(8KB)
--------lsml.py(12KB)
--------sklearn_shims.py(1KB)
--------lmnn.py(13KB)
--------itml.py(15KB)
--------__init__.py(720B)
--------sdml.py(13KB)
--------rca.py(7KB)
--------constraints.py(12KB)
--------_version.py(22B)
--------mlkr.py(7KB)
--------covariance.py(2KB)
--------mmc.py(21KB)
--------exceptions.py(582B)
----LICENSE.txt(1KB)