Atividade de fixação - Similaridade e distância_ 09 - Machine Learning (2020)

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06/09/22, 18:52 Atividade de fixação - Similaridade e distância: 09 - Machine Learning (2020)
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Atividade de fixação - Similaridade e distância
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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 
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.
 
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06/09/22, 18:52 Atividade de fixação - Similaridade e distância: 09 - Machine Learning (2020)
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1 / 1 ptsPergunta 2
Sempre é possível se definir uma medida de similaridade a partir de
uma medida de distância.
 Falso 
 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.
 
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