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