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