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2004/2005

One way of solving tasks of approximating discrete or real valued target functions

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Publié le
3 janvier 2022
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29
Écrit en
2004/2005
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Resume

Sujets

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Instance Based Learning


Ata Kaban
The University of Birmingham


1

,Today we learn:
 K-Nearest Neighbours

 Case-based reasoning

 Lazy and eager learning




2

, Instance-based learning
 One way of solving tasks of approximating
discrete or real valued target functions
 Have training examples: (xn, f(xn)), n=1..N.
 Key idea:
– just store the training examples
– when a test example is given then find the
closest matches

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