摘要： 关于度量学习，之前没有看太多相关的文献。不过南京的周老师的一篇NIPS，确实把这个问题剖析得比较清楚。 Mahalanobis距离一般表示为d=(x-y)TM(x-y),其中x和y是空间中两个样本点，M就是要学出的度量。 这里的度量的在马氏距离公式的意义是，在先验概率不等的情况下，用M作为协方差参数 阅读全文