Який тип навчання забезпечує тривале навчання, але швидку класифікацію нових прикладів?

Метод k-NN враховує лише релевантні атрибути

Який тип навчання дозволяє навчатися складним цільовим функціям?

В методі k-NN для числових атрибутів

Метод локально-зваженої регресії

Навчання на прикладах – це підхід до глобальної апроксимації цільової функції дискретних чи безперервних значень.

Для методу найближчих сусідів потрібна попередня дискретизація атрибутів

Діаграма Вороного – це метод

Який тип навчання обманюється нерелевантними атрибутами?

У зваженому за відстаню k-NN вага сусіда