tg-me.com/ds_interview_lib/750
Last Update:
Расскажите о некоторых мерах сходства, используемых в машинном обучении.
🔹Косинусное сходство
Определяется через рассмотрение двух векторов в n-мерном пространстве и вычисление косинуса угла между ними. Диапазон значений этой меры — от [-1, 1], где значение 1 означает, что два вектора максимально схожи, а -1 — что они различны.
🔹Евклидово или Манхэттенское расстояние
Эти значения представляют собой расстояния между двумя точками в n-мерном пространстве. Основное различие между ними заключается в способе их вычисления:
▪️Евклидово расстояние вычисляется как прямая линия между двумя точками.
▪️Манхэттенское расстояние — сумма абсолютных разниц координат, представляя путь «по сетке».
🔹 Сходство Жаккара
Также известно как IoU (Intersection over Union). Широко применяется в области детекции объектов для оценки перекрытия между предсказанным ограничивающим прямоугольником и истинным (ground truth). Вычисляется как отношение пересечения множества (Intersection) к объединению множества (Union).
#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
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/750