Algoritma persamaan ialah alat yang digunakan untuk mengukur persamaan antara pasangan rekod, nod, titik data dan teks. Algoritma ini boleh mengira persamaan berdasarkan jarak antara dua titik data, seperti menggunakan jarak Euclidean, atau berdasarkan persamaan teks, seperti menggunakan algoritma Levenshtein. Algoritma persamaan digunakan secara meluas dalam banyak bidang, terutamanya dalam sistem pengesyoran. Ia boleh digunakan untuk mengenal pasti item yang serupa atau mengesyorkan kandungan yang berkaitan kepada pengguna.
Jarak Euclidean ialah kaedah yang digunakan untuk mengukur jarak garis lurus antara dua titik dalam ruang Euclidean. Pengiraannya mudah, jadi ia digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, dalam kes di mana pengedaran data tidak sekata, jarak Euclidean mungkin bukan pilihan terbaik.
Kesamaan Kosinus: Mengukur persamaan antara dua vektor berdasarkan sudut antara keduanya.
Algoritma Levenshtein ialah algoritma yang digunakan untuk mengukur jarak antara dua rentetan. Ia mengukur sejauh mana dua rentetan berbeza dengan mengira bilangan minimum suntingan satu aksara yang diperlukan untuk menukar satu rentetan kepada rentetan yang lain. Operasi pengeditan ini termasuk memasukkan, memadam atau menggantikan aksara. Algoritma Levenshtein digunakan secara meluas dalam tugasan semakan ejaan dan pemadanan rentetan. Dengan membandingkan jarak antara dua rentetan, kita boleh menentukan persamaan atau perbezaan antara mereka dan melakukan pemprosesan atau pemadanan yang sepadan.
Algoritma Jaro-Winkler: Algoritma yang mengukur persamaan antara dua rentetan berdasarkan bilangan aksara yang sepadan dan bilangan transposisi. Ia serupa dengan algoritma Levenshtein dan biasanya digunakan untuk tugasan pemautan rekod dan penyelesaian entiti.
Penguraian Nilai Tunggal (SVD): Kaedah penguraian matriks yang menguraikan matriks kepada hasil darab tiga matriks. Ia digunakan oleh sistem pengesyoran paling maju hari ini.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah algoritma persamaan yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!