Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/316 -
Расскажите про известные вам меры сходства, используемые в машинном обучении
Наиболее распространёнными мерами сходства являются:
▪️Косинусное сходство Определяет сходство между двумя векторами по косинусу угла между ними. Значения меры находятся в диапазоне [-1, 1], где 1 означает, что два вектора очень похожи, а -1 — что два вектора полностью отличаются друг от друга.
▪️Евклидово расстояние Представляет расстояние между двумя точками в n-мерной плоскости. По сути, это длина соединяющей их прямой линии. Можно рассчитать по формуле Пифагора.
▪️Манхэттенское расстояние Похоже на Евклидова. Согласно этой метрике, расстояние между двумя точками равно сумме модулей разностей их координат.
▪️Индекс подобия Жаккара Показатель сходства между двумя наборами данных. Если два набора данных имеют одни и те же элементы, их индекс сходства Жаккара будет равен 1. И если у них нет общих элементов, то сходство будет равно 0.
Расскажите про известные вам меры сходства, используемые в машинном обучении
Наиболее распространёнными мерами сходства являются:
▪️Косинусное сходство Определяет сходство между двумя векторами по косинусу угла между ними. Значения меры находятся в диапазоне [-1, 1], где 1 означает, что два вектора очень похожи, а -1 — что два вектора полностью отличаются друг от друга.
▪️Евклидово расстояние Представляет расстояние между двумя точками в n-мерной плоскости. По сути, это длина соединяющей их прямой линии. Можно рассчитать по формуле Пифагора.
▪️Манхэттенское расстояние Похоже на Евклидова. Согласно этой метрике, расстояние между двумя точками равно сумме модулей разностей их координат.
▪️Индекс подобия Жаккара Показатель сходства между двумя наборами данных. Если два набора данных имеют одни и те же элементы, их индекс сходства Жаккара будет равен 1. И если у них нет общих элементов, то сходство будет равно 0.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us