Какие понятия НЕ используются в методах локально-чувствительного хеширования документов?

• ложный негатив
• ложный позитив
• пара-кандидат
• лучший кандидат

Другие предметы Колледж Локально-чувствительное хеширование искусственный интеллект колледж методы локально-чувствительного хеширования понятия в хешировании ложный негатив ложный позитив пара-кандидат лучший кандидат Новый

Локально-чувствительное хеширование (LSH) — это метод, используемый для поиска похожих объектов в больших наборах данных, таких как документы. Он позволяет эффективно группировать похожие элементы, но в процессе его работы могут возникать некоторые ошибки и понятия, которые не относятся к данной технологии.

Рассмотрим перечисленные вами термины:

• Ложный негатив — это ситуация, когда похожие объекты не распознаются как таковые. Например, если два похожих документа не попали в одну группу, это будет ложным негативом.
• Ложный позитив — это ситуация, когда непохожие объекты ошибочно распознаются как похожие. Например, если два совершенно разных документа попали в одну группу, это будет ложным позитивом.
• Пара-кандидат — это объекты, которые были выделены для дальнейшего сравнения на основе хеширования. Они считаются "кандидатами" на то, чтобы быть похожими.
• Лучший кандидат — это термин, который не используется в контексте локально-чувствительного хеширования. В LSH нет понятия "лучший кандидат", так как алгоритм фокусируется на поиске групп, а не на выборе одного наиболее подходящего объекта.

Таким образом, понятие, которое не используется в методах локально-чувствительного хеширования документов, это лучший кандидат.