LearningLSH[0][6]とは、ハッシュ関数を使ってデータを次元圧縮をしたり、データ同士の比較を高速で行えるようにするための手法である。使用するハッシュ関数の代表例は、下記の安定分布とハミング距離、Jaccard指数がある。visionなどの世界では、対象間の距離を測る方法がいくつもあります。その中で学んだものを下記に列挙していきます。[1]によると、2つの確率分布が近いのか遠いのかを表現します。[2]の式を下記に記載します。統計学で用いられる、データ点が平均からどれだけ外れているかを判定するための手法。[2]によると、ユークリッド距離を標準偏差で割った値に該当する。2次元のデータを評価する時、主成分分析と共に用いる。Decomposition)という手法があります。SVDでは、不要なデータを取り除くことができるため、画像やテキストデータの圧縮や解析に使われます[1][2]。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。