Questões resolvidas
Considerando a similaridade de Hamming h(x,y) = (a+d) / (a + b + c + d), para variáveis simétricas e a similaridade de Jaccard j(x, y) = a / (a + b + c), para variáveis assimétricas, podemos dizer que h(x, y) ≤ j(x,y).
Verdadeiro ou Falso?
Verdadeiro
Falso
As medidas de similaridade possuem, normalmente, valores entre 0 e 1, de forma que 0 indica objetos completamente dissimilares e 1 indica objetos idênticos. Desta forma é possível se inverter a medida de distância de forma que ela fique entre 0 e 1. Uma forma de se fazer essa conversão para qualquer medida de distância seria: Similaridade = 1 / (1 + Distância). Nessa equação, quando a distância for 0, então a similaridade será 1, indicando que os objetos são idênticos. Como as distâncias são sempre maiores ou iguais a 0, então para qualquer outro valor da distância, a similaridade será menor que 1.
Sempre é possível se definir uma medida de similaridade a partir de uma medida de distância.
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11/11/2021 21:07 Atividade de fixação - Similaridade e distância: 09. Machine Learning (2019) https://pucminas.instructure.com/courses/1765/quizzes/33009 1/3 Atividade de fixação - Similaridade e distância Entrega Sem prazo Pontos 2 Perguntas 2 Limite de tempo Nenhum Tentativas permitidas Sem limite Histórico de tentativas Tentativa Tempo Pontuação MAIS RECENTE Tentativa 1 Menos de 1 minuto 2 de 2 As respostas corretas estão ocultas. Pontuação desta tentativa: 2 de 2 Enviado 11 nov em 21:07 Esta tentativa levou Menos de 1 minuto. Fazer o teste novamente 1 / 1 ptsPergunta 1 Considerando a similaridade de Hamming h(x,y) = (a+d) / (a + b + c + d), para variáveis simétricas e a similaridade de Jaccard j(x, y) = a / (a + b + c), para variáveis assimétricas, podemos dizer que h(x, y) ≤ j(x,y). Verdadeiro Falso https://pucminas.instructure.com/courses/1765/quizzes/33009/history?version=1 https://pucminas.instructure.com/courses/1765/quizzes/33009/take?user_id=46471 11/11/2021 21:07 Atividade de fixação - Similaridade e distância: 09. Machine Learning (2019) https://pucminas.instructure.com/courses/1765/quizzes/33009 2/3 Apesar da presença de d no numerador sugerir que a similaridade de Hamming (também conhecido como matching simples) será sempre menor ou igual à similaridade de Jaccard, na verdade, o fato das variáveis simétricas considerarem dois valores negativos como um matching pode aumentar a similaridade de Hamming. Por exemplo, os pontos x = (0; 1), y = (0; 0).produzem h(x,y) = 1/2 e j(x,y) = 0. 1 / 1 ptsPergunta 2 Sempre é possível se definir uma medida de similaridade a partir de uma medida de distância. Verdadeiro As medidas de similaridade possuem, normalmente, valores entre 0 e 1, de forma que 0 indica objetos completamente dissimilares e 1 indica objetos idênticos. Desta forma é possível se inverter a medida de distância de forma que ela fique entre 0 e 1. Uma forma de se fazer essa conversão para qualquer medida de distância seria: Similaridade = 1 / (1 + Distância). Nessa equação, quando a distância for 0, então a similaridade será 1, indicando que os objetos são idênticos. Como as distâncias são sempre maiores ou iguais a 0, então para qualquer outro valor da distância, a similaridade será menor que 1. Falso 11/11/2021 21:07 Atividade de fixação - Similaridade e distância: 09. Machine Learning (2019) https://pucminas.instructure.com/courses/1765/quizzes/33009 3/3 Pontuação do teste: 2 de 2
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