...ing）和被动学习（passive learning）；从训练过程启动的早晚，可以分为迫切学习（eager learning）和惰性学习（lazy learning）；等等。
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KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（lazy learning）即KNN没有显式的学习过程，也就是说没有训练阶段，数据集事先已有了分类和特征值，待收到新样本后直接进行处理。
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In order to solve this problem, the first instance selection algorithm was presented just after lazy learning appeared, and even today new instance selection algorithms have been still designing.
为了解决这个问题,在惰性学习诞生后不久,就出现了第一个实例选择算法,直至今天仍不断有新的实例选择算法出现。
参考来源 - 惰性学习中实例选择研究与应用The current dynamic text classification mode of lazy learning algorithms plus updating training set cant deal with concept drift well.
以当前的"消极学习型分类法"加"动态更新训练集"的组合模式,不足以解决好动态文本分类中的概念漂移问题。
参考来源 - 动态文本分类中概念漂移问题的解决算法研究 in C·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
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