选择费马距离的参数:在几何与噪声间权衡
机器学习
2023-12-01 v1 人工智能
机器学习
概率论
摘要
费马距离近来已被确立为:当从业者无法直接获得自然距离、或欲通过发掘数据集的几何与统计特性来改进欧氏距离所给结果时,机器学习任务中的有用工具。该距离依赖于一个参数 ,其极大影响后续任务的性能。理想情况下, 的取值应足够大以驾驭问题固有的几何复杂性;同时,它又应足够克制以规避距离估计过程中噪声所带来的有害影响。我们从理论与仿真两方面研究如何选取该参数。
引用
@article{arxiv.2311.18663,
title = {Choosing the parameter of the Fermat distance: navigating geometry and noise},
author = {Frédéric Chazal and Laure Ferraris and Pablo Groisman and Matthieu Jonckheere and Frédéric Pascal and Facundo Sapienza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.18663},
year = {2023}
}