Miért nevezik a példányalapú tanulást lusta tanulásnak?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

Példa - alapú tanulás tartalmazza a legközelebbi szomszédot, a lokálisan súlyozott regressziót és az eset- alapján érvelési módszerek. Példa - alapján módszerek néha lusta tanulásnak nevezik metódusokat, mert késleltetik a feldolgozást egy új példa minősíteni kell.

Sőt, mit jelent a példány alapú tanulás kifejezés?

Ban ben gépi tanulás , példa - alapú tanulás (néha memória- alapú tanulás ) családja tanulás olyan algoritmusok, amelyek explicit általánosítás helyett új problémát hasonlítanak össze esetek val vel esetek edzésen látható, amelyeket a memóriában tároltunk.

Továbbá, mi az a lusta tanuló, aki példát ad? Két tipikus példák nak,-nek lusta tanulás példány alapúak tanulás és Lusta Bayesi szabályok. Lusta tanulás ellentétben áll lelkes tanulás amelyben a számítások nagy része edzésidőben történik.

Ezt követően az is felmerülhet, hogy miért hívják a KNN-t lusta tanulónak?

K-NN egy lusta tanuló mert nem tanul meg egy megkülönböztető függvényt a betanítási adatokból, hanem „memorizálja” a betanítási adatkészletet. Például a logisztikus regressziós algoritmus megtanulja a modell súlyait (paramétereit) a képzési idő alatt.

Mi az a lusta tanulási algoritmus?

A lusta tanulási algoritmus egyszerűen egy algoritmus hol a algoritmus általánosítja az adatokat a lekérdezés után. A legjobb példa erre a KNN. A K-Legközelebbi szomszédok alapvetően az összes pontot tárolja, majd ezeket az adatokat használja, amikor lekérdez.