Abstrakt. Lagring och användning av specifika instanser förbättrar prestandan hos flera övervakade inlärningsalgoritmer. Dessa inkluderar algoritmer som lär sig beslutsträd, klassificeringsregler och distribuerade nätverk. Ingen undersökning har dock analyserat algoritmer som endast använder specifika fall för att lösa inkrementella inlärningsuppgifter. I detta dokument beskriver vi ett ramverk och en metodik, som kallas exempelbaserat lärande, som genererar klassificeringsprognoser med endast specifika fall. Applicationsbaserade inlärningsalgoritmer upprätthåller inte en uppsättning abstraktioner som härletts från specifika fall. Detta tillvägagångssätt utökar närmaste granne algoritm, som har stora lagringskrav. Vi beskriver hur lagringskraven kan minskas avsevärt med, som mest, mindre uppoffringar i inlärningshastighet och klassificeringsnoggrannhet. Medan den lagringsminskande algoritmen presterar bra på flera realworld-databaser, försämras dess prestanda snabbt med nivån av attributbuller i utbildningsärenden. Därför förlängde vi det med en signifikans test för att skilja bullriga fall. Denna utökade algoritms prestanda försämrar graciöst med ökande ljudnivåer och jämförs gynnsamt med en ljudtolerant beslut trädalgoritm.
Den andra typen av metoder är relaterade till instansbaserade inlärningsalgoritmer (IBL) REF.
Instance-based learning algorithms