Lazy learning

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Lazy learning (engl., „Träges Lernen“) ist eine Klasse von maschinellen Lernverfahren. Im Gegensatz zum eager learning findet dabei die Modellbildung nicht während oder nach dem Trainieren statt, sondern erst zur Zeit der Anfrage.[1]

Der Vorteil ist dabei, dass zur Zeit der Abfrage die Modellbildung lokal in der Umgebung des aktuellen Arbeitspunktes geschehen kann.

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • David W. Aha: Lazy learning. Kluwer Academic Publishers, Norwell 1997, ISBN 0-7923-4584-3.
  • Christopher G. Atkeson, Andrew W. Moore, Stefan Schaal: Locally Weighted Learning. Juli 1999 (edu.sa [PDF]).
  • Bontempi, Birattari, Bersini, Hugues Bersini, Iridia: Lazy Learning for Local Modeling and Control Design. 1997.
  • David W. Aha, Dennis Kibler, Marc K. Albert: Instance-Based Learning Algorithms. Januar 1991 (springerlink.com [PDF]).

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Christopher G. Atkeson, Andrew W. Moore, Stefan Schaal: Locally Weighted Learning. Juli 1999.