机器学习核心算法与理论探索：消极学习与积极学习解析

"本书深入探讨了机器学习的核心算法和理论，特别关注消极学习（lazy learning）方法，如k-近邻算法、局部加权回归和基于案例的推理。书中强调了机器学习的多学科性质，涵盖了统计学、人工智能、信息论等多个领域的知识，并提供了相关算法的实践应用示例和源代码。" 在认知智能时代，机器学习作为一门关键的学科，其目标是使计算机程序通过经验积累提升性能。这一领域已广泛应用于数据挖掘、信息过滤、自动驾驶等多个场景，并且其理论与算法持续发展。《认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》的第8.6章专门讨论了消极学习，也称为懒学习，这是因为这类方法在处理新数据时才进行泛化，避免了训练时的复杂计算。 消极学习的三种主要方法包括k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、局部加权回归（Locally Weighted Regression）和基于案例的推理（Case-Based Reasoning）。k-近邻算法是一种非参数方法，通过寻找与新样本最近的k个训练样本来决定分类或预测。局部加权回归则利用训练数据的局部信息进行预测，适合处理非线性问题。基于案例的推理则是通过类似历史案例来解决新问题，强调了经验的重要性。 本书适合计算机科学、统计学、社会科学等相关专业学生和研究人员使用，作者旨在编写一本既易于理解又全面覆盖机器学习基础理论和实践的教材。书中的理论部分探讨了学习性能与训练样本数量的关系以及选择最佳学习算法的依据。实践部分则介绍了多种算法的运作机制，提供了实际的代码和数据，如神经网络、决策树和贝叶斯分类器的实现，让读者能够亲身体验机器学习的过程。 此外，本书的一个独特之处在于，它不仅涵盖理论，还强调了理论与实践的结合，让读者能够在理论探索的同时，通过实践加深理解。作者还感谢了多位同事对创建在线资源的支持，这些资源为读者提供了宝贵的实践材料，进一步增强了学习体验。 这本书是学习和理解机器学习，特别是消极学习方法的重要资源，它将复杂的理论与实用的案例相结合，为读者提供了一个全面而深入的学习平台。