期权matlab代码-fast-nca:快速实现邻域分量分析算法

预算matlab代码快速NCA 该算法在Python中的快速实现。 某些选择背后的思想在硕士论文中得到了进一步扩展。 特征： 类似于Sklearn的API 与目标函数相同的梯度成本 当度量标准规模较大时，避免溢出 WIP迷你批次版本 例子 来自Python的样本用法： from nca import NCA n = NCA () n . fit ( X , y ) X = n . transform ( X ) 例如，运行脚本。 除其他外，脚本接受模型和数据集的类型： python example.py --model nca --data wine 有关可用选项的完整说明，只需调用帮助提示： python example.py -h 安装 该代码取决于通常的Python科学环境：NumPy，SciPy，Scikit-learn。 所需的软件包在requirements.txt文件中列出，可以按如下所示安装在虚拟环境中： virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt