Vídeo: Por que o aprendizado baseado em instâncias é chamado de aprendizado preguiçoso?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Instância - aprendizagem baseada inclui vizinho mais próximo, regressão localmente ponderada e caso- Sediada métodos de raciocínio. Instância - Sediada métodos são às vezes referido como aprendizagem preguiçosa métodos porque atrasam o processamento até um novo instância deve ser classificado.
Além disso, o que significa o termo aprendizagem baseada em instâncias?
No aprendizado de máquina , instância - aprendizagem baseada (às vezes chamado de memória- aprendizagem baseada ) é uma família de Aprendendo algoritmos que, em vez de realizar generalização explícita, compara novo problema instâncias com instâncias vistos no treinamento, que foram armazenados na memória.
Além disso, o que é um aluno preguiçoso para dar um exemplo? Dois típicos exemplos do aprendizagem preguiçosa são baseados em instância Aprendendo e Preguiçoso Regras Bayesianas. Aprendizagem preguiçosa está em contraste com ávido aprendizado em que a maior parte da computação ocorre no momento do treinamento.
Posteriormente, também se pode perguntar, por que KNN é chamado de aluno preguiçoso?
K-NN é um aprendiz preguiçoso porque ele não aprende uma função discriminativa dos dados de treinamento, mas “memoriza” o conjunto de dados de treinamento. Por exemplo, o algoritmo de regressão logística aprende seus pesos de modelo (parâmetros) durante o tempo de treinamento.
O que é algoritmo de aprendizado preguiçoso?
UMA algoritmo de aprendizagem preguiçoso é simplesmente um algoritmo onde o algoritmo generaliza os dados depois que uma consulta é feita. O melhor exemplo disso é o KNN. K-Nearest Neighbours basicamente armazena todos os pontos e, em seguida, usa esses dados quando você faz uma consulta a eles.
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