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![Hadoop上で動く機械学習ライブラリ 「Apache Mahout 0.1」リリース](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/106c7e478be88bc515873fc79870c7b92dd94618/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcodezine.jp%2Fstatic%2Fcommon%2Fimages%2Fczlogo4fb_ogp.png)
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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