¿Por qué el aprendizaje basado en instancias se denomina aprendizaje perezoso?
¿Por qué el aprendizaje basado en instancias se denomina aprendizaje perezoso?

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Video: El proceso de aprendizaje 2024, Noviembre
Anonim

Ejemplo - aprendizaje basado incluye vecino más cercano, regresión ponderada localmente y caso- basado métodos de razonamiento. Ejemplo - basado los métodos son a veces conocido como aprendizaje perezoso métodos porque retrasan el procesamiento hasta una nueva ejemplo debe ser clasificado.

Además, ¿qué se entiende por el término aprendizaje basado en instancias?

En aprendizaje automático , ejemplo - aprendizaje basado (a veces llamado memoria aprendizaje basado ) es una familia de aprendiendo algoritmos que, en lugar de realizar una generalización explícita, comparan nuevos problemas instancias con instancias vistos en el entrenamiento, que se han almacenado en la memoria.

Además, ¿qué ejemplo da un aprendiz perezoso? Dos tipicos ejemplos de aprendizaje perezoso están basados en instancias aprendiendo y Perezoso Reglas bayesianas. Aprendizaje perezoso contrasta con ansioso por aprender en el que la mayor parte del cálculo se produce en el momento del entrenamiento.

Posteriormente, uno también puede preguntarse, ¿por qué KNN se llama aprendiz perezoso?

K-NN es un aprendiz perezoso porque no aprende una función discriminativa de los datos de entrenamiento, sino que "memoriza" el conjunto de datos de entrenamiento. Por ejemplo, el algoritmo de regresión logística aprende los pesos de su modelo (parámetros) durante el tiempo de entrenamiento.

¿Qué es el algoritmo de aprendizaje perezoso?

A algoritmo de aprendizaje perezoso es simplemente un algoritmo donde el algoritmo generaliza los datos después de realizar una consulta. El mejor ejemplo de esto es KNN. K-Neighbors Neighbours básicamente almacena todos los puntos y luego usa esos datos cuando le hace una consulta.

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