特徴量ってたいていベクトルであらわされてるので、そこそこ汎用的に様々な近傍探索に使用できるということなんですかね？

machine-learning

kimutansk のブックマーク 2016/11/25 07:15

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/309682819/comment/kimutansk" data-user-id="kimutansk" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/techblog.yahoo.co.jp/data_solution/ngt_acl_2016/" data-original-href="https://techblog.yahoo.co.jp/data_solution/ngt_acl_2016/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftechblog.yahoo.co.jp%2Fdata_solution%2Fngt_acl_2016%2F" data-user-icon="/users/kimutansk/profile.png">高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」の性能と使い方の紹介</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/machine-learning">machine-learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">特徴量ってたいていベクトルであらわされてるので、そこそこ汎用的に様々な近傍探索に使用できるということなんですかね？</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/kimutansk/20161125#bookmark-309682819"><span class="datetime-body">2016/11/25 07:15</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！