Обучение на основе экземпляров

В машинном обучении обучение на основе экземпляров (иногда называемое обучением на основе памяти) ^{[ 1 ]}) — это семейство алгоритмов обучения, которые вместо явного обобщения сравнивают новые экземпляры задач с экземплярами, наблюдаемыми при обучении и хранящимися в памяти. Поскольку вычисления откладываются до тех пор, пока не будет обнаружен новый экземпляр, эти алгоритмы иногда называют «ленивыми». ^{[ 2 ]}

Он называется основанным на экземплярах, поскольку строит гипотезы непосредственно на основе самих обучающих экземпляров. ^{[ 3 ]} Это означает, что сложность гипотезы может расти вместе с данными: ^{[ 3 ]} в худшем случае гипотеза представляет собой список из n обучающих элементов, а вычислительная сложность классификации одного нового экземпляра равна O ( n ). Одним из преимуществ обучения на основе экземпляров по сравнению с другими методами машинного обучения является его способность адаптировать свою модель к ранее неизвестным данным. Обучающиеся, использующие экземпляры, могут просто сохранить новый экземпляр или выбросить старый.

Примерами алгоритмов обучения на основе экземпляров являются алгоритм k -ближайших соседей , машины ядра и сети RBF . ^{[ 2 ]}^{: гл. 8} Они хранят (подмножество) своего обучающего набора; при прогнозировании значения/класса для нового экземпляра они вычисляют расстояния или сходства между этим экземпляром и обучающими экземплярами, чтобы принять решение.

Чтобы справиться со сложностью памяти при хранении всех обучающих экземпляров, а также с риском переобучения из -за шума в обучающем наборе, сокращения экземпляров . были предложены алгоритмы ^{[ 4 ]}

См. также

Аналогичное моделирование

Ссылки

^ Уолтер Далеманс ; Антал ван ден Бош (2005). Языковая обработка на основе памяти . Издательство Кембриджского университета.
^ Jump up to: ^а ^б Том Митчелл (1997). Машинное обучение . МакГроу-Хилл.
^ Jump up to: ^а ^б Стюарт Рассел и Питер Норвиг (2003). Искусственный интеллект: современный подход , второе издание, с. 733. Прентис Холл. ISBN 0-13-080302-2
^ Д. Рэндалл Уилсон; Тони Р. Мартинес (2000). «Методы сокращения для алгоритмов обучения на основе экземпляров». Машинное обучение .

Эта искусственному интеллекту статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Уолтер Далеманс ; Антал ван ден Бош (2005). Языковая обработка на основе памяти . Издательство Кембриджского университета.

[mitchell-2] Jump up to: ^а ^б Том Митчелл (1997). Машинное обучение . МакГроу-Хилл.

[aima733-3] Jump up to: ^а ^б Стюарт Рассел и Питер Норвиг (2003). Искусственный интеллект: современный подход , второе издание, с. 733. Прентис Холл. ISBN 0-13-080302-2

[4] Д. Рэндалл Уилсон; Тони Р. Мартинес (2000). «Методы сокращения для алгоритмов обучения на основе экземпляров». Машинное обучение .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]