Machine learning model based vs instance based

Gli algoritmi di machine learning supervisionato sono di due tipologie: model based o instance based.

Machine Learning Model based

Nel machine learning model based utilizzo gli esempi di training per addestrare il modello decisionale.

Dopo averlo addestrato, il modello è indipendente dagli esempi di training.

Quindi, posso eliminare gli esempi di training.

Nota. A questa famiglia di algoritmi appartengono l'algoritmo decision tree (alberi decisionali), ecc.

Machine Learning Instance based

Nel machine learning instance based (per istanza) l'algoritmo usa gli esempi di training per classificare le istanze.

In questo caso, gli esempi di training fanno parte del modello stesso.

Quindi non posso eliminare gli esempi di training.

Nota. Un esempio di algoritmo per istanza è l'algoritmo kNN (k-Nearby Neighbours). In questo algoritmo le istanze sono valutate per vicinanza (o per distanza) agli esempi di training.

E così via.



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