Waarom word instansiegebaseerde leer as lui leer genoem?
Waarom word instansiegebaseerde leer as lui leer genoem?

Video: Waarom word instansiegebaseerde leer as lui leer genoem?

Video: Waarom word instansiegebaseerde leer as lui leer genoem?
Video: Machine Learning | Instance-based Learning 2024, November
Anonim

Geval - gebaseerde leer sluit naaste buurman, plaaslik geweegde regressie en geval- gebaseer redenasiemetodes. Geval - gebaseer metodes is soms na verwys as lui leer metodes, want hulle vertraag verwerking tot 'n nuwe instansie geklassifiseer moet word.

Verder, wat word bedoel met die term instansiegebaseerde leer?

In Masjienleer , instansie - gebaseerde leer (soms genoem geheue- gebaseerde leer ) is 'n familie van leer algoritmes wat, in plaas daarvan om eksplisiete veralgemening uit te voer, nuwe probleem vergelyk gevalle met gevalle gesien in opleiding, wat in die geheue gestoor is.

Verder, wat is lui leerder gee 'n voorbeeld? Twee tipiese voorbeelde van lui leer is instansie-gebaseer leer en Lui Bayesiese reëls. Lui leer staan in kontras met leergierig waarin die meerderheid van berekening tydens opleidingstyd plaasvind.

Vervolgens kan mens ook vra waarom KNN lui leerder genoem word?

K-NN is 'n lui leerder omdat dit nie 'n diskriminerende funksie uit die opleidingsdata leer nie, maar eerder die opleidingdatastel "memoriseer". Byvoorbeeld, die logistiese regressie-algoritme leer sy modelgewigte (parameters) tydens opleidingstyd.

Wat is lui leer-algoritme?

A lui leer algoritme is bloot 'n algoritme waar die algoritme veralgemeen die data nadat 'n navraag gemaak is. Die beste voorbeeld hiervoor is KNN. K-Nearest Neighbours stoor basies al die punte en gebruik dan daardie data wanneer jy 'n navraag daarna maak.

Aanbeveel: