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'''Lazy learning''' ([[Englische Sprache|engl.]], „Träges Lernen“) ist eine Klasse von [[Maschinelles Lernen|maschinellen Lernverfahren]]. Im Gegensatz zum [[eager learning]] findet dabei die Modellbildung nicht während oder nach dem Trainieren statt, sondern erst zur Zeit der Anfrage.<ref name="atkeson">{{Literatur |Autor=Christopher G. Atkeson, Andrew W. Moore, Stefan Schaal |Titel=Locally Weighted Learning |Datum=1999-07}}</ref>

Der Vorteil ist dabei, dass zur Zeit der Abfrage die Modellbildung lokal in der Umgebung des aktuellen [[Arbeitspunkt]]es geschehen kann.

== Literatur ==
* {{Literatur |Autor=David W. Aha |Titel=Lazy learning |Verlag=Kluwer Academic Publishers |Ort=Norwell |Datum=1997 |ISBN=0-7923-4584-3}}
* {{Literatur |Autor=Christopher G. Atkeson, Andrew W. Moore, Stefan Schaal |Titel=Locally Weighted Learning |Datum=1999-07 |DOI=10.1023/A:1006511328852}}
* {{Literatur |Autor=Bontempi, Birattari, Bersini, Hugues Bersini, Iridia |Titel=Lazy Learning for Local Modeling and Control Design |Datum=1997}}
* {{Literatur |Autor=David W. Aha, Dennis Kibler, Marc K. Albert |Titel=Instance-Based Learning Algorithms |Datum=1991-01 |DOI=10.1007/BF00153759}}

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Maschinelles Lernen]]

Lazy learning - Versionsgeschichte

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