De ce învățarea bazată pe instanțe este numită învățare leneșă?
De ce învățarea bazată pe instanțe este numită învățare leneșă?

Video: De ce învățarea bazată pe instanțe este numită învățare leneșă?

Video: De ce învățarea bazată pe instanțe este numită învățare leneșă?
Video: #MATalks - Cum construiește creierul nostru ceea ce numim realitate 2024, Aprilie
Anonim

Instanță - învăţare bazată include cel mai apropiat vecin, regresia ponderată local și cazuri- bazat metode de raționament. Instanță - bazat metodele sunt uneori denumită învățare leneșă metode deoarece întârzie procesarea până la o nouă instanță trebuie clasificate.

Mai mult, ce se înțelege prin termenul de învățare bazată pe instanță?

În învățare automată , instanță - învăţare bazată (uneori numit memorie- învăţare bazată ) este o familie de învăţare algoritmi care, în loc să efectueze o generalizare explicită, compară o nouă problemă instanțe cu instanțe văzute la antrenament, care au fost stocate în memorie.

În plus, ce este un învățător leneș da un exemplu? Două tipice exemple de învățare leneșă sunt bazate pe instanțe învăţare și Leneş Reguli Bayesiene. Învățare leneșă stă în contrast cu învăţare dornică în care majoritatea calculelor au loc în timpul antrenamentului.

Ulterior, se poate întreba, de asemenea, de ce KNN este numit învățator leneș?

K-NN este o învăţător leneş deoarece nu învață o funcție discriminativă din datele de antrenament, ci „memorează” setul de date de antrenament. De exemplu, algoritmul de regresie logistică învață greutățile modelului (parametrii) în timpul antrenamentului.

Ce este algoritmul de învățare leneș?

A algoritm de învățare leneș este pur și simplu un algoritm unde algoritm generalizează datele după ce se face o interogare. Cel mai bun exemplu pentru acest lucru este KNN. K-Nearest Neighbours stochează practic toate punctele, apoi folosește acele date atunci când le faci o interogare.

Recomandat: