機械学習で一般的に使用される類似アルゴリズムは何ですか?

類似性アルゴリズムは、レコード、ノード、データ ポイント、テキストのペア間の類似性を測定するために使用されるツールです。これらのアルゴリズムは、ユークリッド距離などの 2 つのデータ ポイント間の距離に基づいて、またはレーベンシュタイン アルゴリズムなどのテキストの類似性に基づいて類似性を計算できます。類似性アルゴリズムは、多くの分野、特に推奨システムで広く使用されています。これらは、類似したアイテムを識別したり、関連するコンテンツをユーザーに推奨したりするために使用できます。

一般的な類似度アルゴリズム

ユークリッド距離は、ユークリッド空間内の 2 点間の直線距離を測定するために使用される方法です。計算が簡単なため、機械学習に広く使われています。ただし、データの分布が不均一な場合には、ユークリッド距離が最適な選択ではない可能性があります。

コサイン類似度: 2 つのベクトル間の角度に基づいて、2 つのベクトル間の類似度を測定します。

レーベンシュタイン アルゴリズムは、2 つの文字列間の距離を測定するために使用されるアルゴリズムです。一方の文字列をもう一方の文字列に変換するために必要な単一文字の編集の最小回数を計算することで、2 つの文字列がどの程度異なっているかを測定します。これらの編集操作には、文字の挿入、削除、置換が含まれます。レーベンシュタイン アルゴリズムは、スペル チェックや文字列一致タスクで広く使用されています。 2 つの文字列間の距離を比較することで、それらの類似性または相違点を判断し、対応する処理またはマッチングを実行できます。

Jaro-Winkler アルゴリズム: 一致する文字の数と転置の数に基づいて 2 つの文字列間の類似性を測定するアルゴリズム。これはレーベンシュタイン アルゴリズムに似ており、レコードのリンクやエンティティ解決タスクに一般的に使用されます。

特異値分解 (SVD): 行列を 3 つの行列の積に分解する行列分解方法。これは、今日の最先端のレコメンデーション システムで使用されています。

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