想问问机器学习中对“”在线学习“”和“”增量训练"的理解

有些文献说 KNN是一种在线学习算法
朴素贝叶斯是一种可以进行增量训练

我所理解的在线学习就是一种流式学习,目的是为了利用全部数据和及时利用新数据
KNN的在线学习,意思就是。当有新数据进来时,你的待测实例只需要再计算和新数据的距离,不用计算旧数据集的距离,然后再将新距离和原来计算好的旧距离比较排序,找到K个近邻。这样理解对吗?
然后增量训练和在线学习意思是相近的吗?
朴素贝叶斯的增量训练,当增加了新数据,不是还要基于 训练集+新数据 重新计算各个后验概率吗?这样要重新计算后验概率的方法,和原来的训练方法不是没区别吗?
#机器学习##读书笔记#
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