在惰性学习中，给定一个训练数据，系统只是简单地将其存储，一直等到给定一个查询时，才进行泛化，以便根据存储的训练数据的相似性对查询数据进行预测。典型的惰性学习方法包括案例推理和k近邻算法等。惰性学习的主要优点是，其目标函数是局部近似的。因此，惰性学习可以同时进行多个查询，并支持增量学习。
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/lazy learning/
最后更新 2023-02-18
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机器学习中的一种学习方法，其中一种为惰性学习。
- 英文名称
- lazy learning
- 所属学科
- 控制科学与工程
京公网安备 11010202008139号
