Базовые основы

Смысл метрических методов очень хорошо раскрывает фраза «Скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты». Алгоритмы этого класса почти не имеют фазы обучения. Вместо этого они просто запоминают всю обучающую выборку, а на этапе предсказания просто ищут похожие на целевой объекты. Такой процесс называют lazy learning , потому что никакого обучения, по сути, не происходит. Также метрические модели являются непараметрическими, потому что они не делают явных допущений о глобальных законах, которым подчиняются данные. Так, линейная регрессия основывается на предположении о том, что изучаемая закономерность линейная (с неизвестными коэффициентами, которые восстанавливаются по выборке), а линейная бинарная классификация – что существует гиперплоскость, неплохо разделяющая классы.