Zašto se učenje zasnovano na instanci naziva lijeno učenje?
Zašto se učenje zasnovano na instanci naziva lijeno učenje?

Video: Zašto se učenje zasnovano na instanci naziva lijeno učenje?

Video: Zašto se učenje zasnovano na instanci naziva lijeno učenje?
Video: Полный курс React Query за час | TanStack Query v4 для начинающих 2024, Novembar
Anonim

Instance - zasnovano učenje uključuje najbližeg susjeda, lokalno ponderiranu regresiju i slučaj- zasnovano metode zaključivanja. Instance - zasnovano metode su ponekad se naziva lijeno učenje metode jer odgađaju obradu do novog instance mora biti klasifikovano.

Štaviše, šta se podrazumijeva pod pojmom učenje zasnovano na instanci?

U mašinsko učenje , instance - zasnovano učenje (ponekad se zove pamćenje- zasnovano učenje ) je porodica učenje algoritmi koji, umjesto eksplicitne generalizacije, uspoređuju novi problem instance sa instance viđeni na treningu, koji su pohranjeni u memoriji.

Nadalje, što je lijen učenik dajte primjer? Dva tipična primjeri of lijeno učenje zasnovani su na instanci učenje i Lazy Bayesova pravila. Lijeno učenje stoji u suprotnosti sa željno učenje u kojem se većina računanja odvija u vrijeme treninga.

Kasnije se može zapitati zašto se KNN naziva lijenim učenikom?

K-NN je lijen učenik jer ne uči diskriminativnu funkciju iz podataka o obuci, već umjesto toga „pamti“skup podataka obuke. Na primjer, algoritam logističke regresije uči svoje težine modela (parametre) tokom vremena obuke.

Šta je algoritam za lijeno učenje?

A algoritam za lijeno učenje je jednostavno an algoritam gdje algoritam generalizira podatke nakon postavljanja upita. Najbolji primjer za to je KNN. K-Nearest Neighbours u osnovi pohranjuje sve tačke, a zatim koristi te podatke kada im postavite upit.

Preporučuje se: