Apprendimento pigro

term_id: lazy_learning

Category: training_techniques

Definition

Gli apprenditori pigri, come i k-Nearest Neighbors (k-NN), memorizzano l’intero dataset di addestramento ed eseguono calcoli solo al momento della previsione. Questo contrasta con l’apprendimento avido (eager learning), che costruisce un modello generalizzato prima di vedere i dati di test.

Summary

Un approccio all’apprendimento che ritarda la generalizzazione fino al momento della classificazione, memorizzando le istanze di addestramento invece di costruire un modello esplicito.

Key Concepts

  • Apprendimento Basato su Istanze
  • k-Vicini Più Vicini
  • Costo di Inferenza
  • Generalizzazione

Use Cases

  • Sistemi di raccomandazione
  • Riconoscimento di pattern in piccoli dataset
  • Prototipazione di modelli predittivi

Code Example

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

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