Welche sind die am häufigsten verwendeten Ähnlichkeitsalgorithmen beim maschinellen Lernen?

Der Ähnlichkeitsalgorithmus ist ein Werkzeug zur Messung der Ähnlichkeit zwischen Paaren von Datensätzen, Knoten, Datenpunkten und Texten. Diese Algorithmen können die Ähnlichkeit basierend auf dem Abstand zwischen zwei Datenpunkten berechnen, beispielsweise mithilfe des euklidischen Abstands, oder basierend auf der Ähnlichkeit von Text, beispielsweise mithilfe des Levenshtein-Algorithmus. Ähnlichkeitsalgorithmen werden in vielen Bereichen häufig verwendet, insbesondere in Empfehlungssystemen. Sie können verwendet werden, um ähnliche Artikel zu identifizieren oder Benutzern relevante Inhalte zu empfehlen.

Gemeinsame Ähnlichkeitsalgorithmen

Der euklidische Abstand ist eine Methode zur Messung des geradlinigen Abstands zwischen zwei Punkten im euklidischen Raum. Die Berechnung ist einfach und wird daher häufig beim maschinellen Lernen verwendet. In Fällen, in denen die Datenverteilung jedoch ungleichmäßig ist, ist der euklidische Abstand möglicherweise nicht die beste Wahl.

Kosinus-Ähnlichkeit: Misst die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren basierend auf dem Winkel zwischen ihnen.

Der Levenshtein-Algorithmus ist ein Algorithmus zur Messung des Abstands zwischen zwei Saiten. Es misst, wie unterschiedlich zwei Zeichenfolgen sind, indem es die Mindestanzahl der Einzelzeichenbearbeitungen berechnet, die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in die andere umzuwandeln. Zu diesen Bearbeitungsvorgängen gehört das Einfügen, Löschen oder Ersetzen von Zeichen. Der Levenshtein-Algorithmus wird häufig bei der Rechtschreibprüfung und beim String-Matching verwendet. Durch den Vergleich des Abstands zwischen zwei Zeichenfolgen können wir die Ähnlichkeit oder den Unterschied zwischen ihnen bestimmen und eine entsprechende Verarbeitung oder einen entsprechenden Abgleich durchführen.

Jaro-Winkler-Algorithmus: Ein Algorithmus, der die Ähnlichkeit zwischen zwei Zeichenfolgen basierend auf der Anzahl übereinstimmender Zeichen und der Anzahl der Transpositionen misst. Er ähnelt dem Levenshtein-Algorithmus und wird häufig für Datensatzverknüpfungs- und Entitätsauflösungsaufgaben verwendet.

Singular Value Decomposition (SVD): Eine Matrixzerlegungsmethode, die eine Matrix in das Produkt von drei Matrizen zerlegt. Es wird heute von den fortschrittlichsten Empfehlungssystemen verwendet.

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