MLH是指机器学习哈希（Machine Learning Hashing）的缩写。机器学习哈希是一种将高维数据映射为低维哈希码的方法，通常用于大规模数据的快速检索和相似性搜索。它通过机器学习算法学习数据的内在结构和分布，然后利用这些学习到的信息生成紧凑的哈希码，以保留原始数据间的相似性。MLH的主要优势在于其能够有效地降低数据的维度，同时保持数据间的相似性关系。这使得在大规模数据集中进行快速检索和相似性搜索成为可能。通过机器学习的方法，MLH能够自适应地学习数据的特性，从而生成更加有效的哈希码。在实际应用中，MLH被广泛用于图像检索、文本分类、推荐系统等领域。例如，在图像检索中，MLH可以将高维的图像特征映射为低维的哈希码，然后利用这些哈希码进行快速的图像搜索和匹配。在文本分类中，MLH可以将文本转化为哈希码，从而实现对文本的高效分类和检索。总的来说，MLH是一种利用机器学习算法生成紧凑哈希码的方法，旨在实现大规模数据的快速检索和相似性搜索。其通过自适应地学习数据的内在结构和分布，生成有效的哈希码，为实际应用提供了强大的工具。
