实例学习方法：知识图谱驱动的智能实践

"《基于实例的学习-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》一书深入探讨了在认知智能时代，机器学习中的一种重要方法——基于实例的学习。该章节主要聚焦于8.1简介部分，介绍了这种方法的核心理念，即通过记忆已有的训练样本，而非构建全局的模型来对新实例进行分类。基于实例的学习方法包括最近邻法、局部加权回归法和基于案例的推理。 最近邻法（k-Nearest Neighbor, k-NN）是最基础的形式，它简单地将新实例的分类取决于其与存储样本中最相似的k个实例的类别。这种方法的优点在于可以根据每个新实例的独特性提供个性化的分类，尤其适用于目标函数复杂但可以用局部近似描述的情况。然而，这也带来了挑战，如高查询开销和可能的误匹配，特别是当目标概念依赖于少数关键属性时。 局部加权回归（Locally Weighted Regression, LWR）是对目标函数进行局部拟合的一种方式，它可以看作是k-NN方法的扩展，提供了对新实例更精细的预测。这种方法减少了全局模型的复杂度，提高了处理复杂函数的能力。 径向基函数（Radial Basis Function, RBF）网络则将基于实例学习与神经网络学习联系起来，提供了一种结合两者优点的模型。RBF网络通过定义基于实例的距离权重，实现了对输入的非线性映射和函数逼近。 基于案例的推理（Case-Based Reasoning, CBR）则是一种更为符号化的学习方式，它将实例视为符号结构，允许通过类似案例的搜索和推理来解决问题，例如在工程设计中应用案例库。这种方法强调了知识的复用和推理能力。 尽管基于实例的学习方法在某些情况下表现出色，但它们也存在不足，如对存储和查询效率的需求，以及对特征选择的敏感性。书中会详细讨论这些问题及其解决方案，并通过实际案例展示这些方法的应用。 本章节为读者提供了关于基于实例学习的全面理解，包括其基本原理、优势、挑战以及在实际问题中的应用，这对于理解和使用这一强大的机器学习工具至关重要。"