Instance-based learning algorithms

资 源 简 介

Instance-based learning algorithms

详 情 说 明

实例学习(Instance-based Learning)是机器学习中一类重要的算法范式，其核心思想是通过直接存储训练样本（实例）而非构建显式模型来进行预测。与参数化模型不同，这类算法在训练阶段仅保存数据，直到收到预测请求时才根据存储的实例进行实时计算，因此也被称为惰性学习(Lazy Learning)。

最典型的代表是K近邻算法(KNN)，其预测逻辑主要依赖三个关键要素：相似度度量（如欧氏距离）、近邻数量K的选择以及决策规则（如多数表决）。当新样本输入时，算法会计算其与所有训练实例的距离，选出最近的K个邻居，最后根据这些邻居的标签分布给出预测结果。

实例学习的优势在于模型可以自适应地拟合复杂的数据分布，尤其适合特征空间存在局部变化的场景。但由于需要存储全部训练数据，其内存消耗和预测时的计算成本会随着数据量增长显著增加。常见的优化方向包括使用KD树等数据结构加速近邻搜索，或通过原型选择减少存储量。

这类算法在推荐系统（用户相似度匹配）、异常检测（偏离样本识别）等领域有广泛应用，但需要注意对特征缩放和缺失值的敏感性。

（注：根据具体需求可扩展讨论RBF网络、案例推理等其他实例学习变体）