機器學習算法，說哪些列車數據導致當前的決定

Question

我需要一個學習模型，當我們測試它與數據樣本它說哪些列車數據導致答案。 有什麼這樣做嗎？ （我已經知道了KNN會這麼做） 感謝

Answer 1

找generative models 「它問的問題是：基於新一代的假設，其中類是最容易產生這種信號？」

Answer 2

這是不是一個很好的措辭問題：

哪趟車數據引起的答案？我已經知道了KNN會做到這一點

KNN會告訴你的K最近的鄰居是什麼，但它不只是那些k個訓練樣本是導致答案，它通過被遠也是其他所有的訓練樣本。 機器學習的目標是從整個訓練數據集推廣，所以訓練數據集中的所有樣本（經過異常過濾，數據集縮減步驟後）導致的答案。

如果您的問題是「哪一類機器學習算法通過比較新實例與訓練數據中出現的實例來做出決定，並且可以列出最有力地通知決策的訓練樣例？」，答案是：基於實例的學習https://en.wikipedia.org/wiki/Instance-based_learning （如KNN，核機器，RBF）