机器学习笔记：机器学习方法的其他分类

机器学习其他分类：

• 在线学习Online Learning
• 批量学习（离线学习）Batch Learning

批量学习

优点：简单

问题：如何适应环境变化？

解决方案：定时重新批量学习

缺点：每次重新批量学习，运算量巨大

在某些环境变化非常快的情况下，甚至不可能

在线学习

优点：及时反映新的环境变化

问题：新的数据带来不好的变化

解决方案：需要加强对数据进行监控

也适应于数据量巨大，完全无法批量学习的环境

 

• 参数学习Parametric Learning
• 非参数学习Nonparametric Learning

参数学习

特点：一旦学到了参数，就不用需要原有的数据集

非参数学习：

不对模型进行过多假设

非参数不等于没参数