greedy - 渴望/贪婪搜索的反义词是什么？

Question

因此，即使更好的解决方案即将出现，急切搜索也是您采用初始解决方案的地方......

急切搜索的反义词是什么？我所有的谷歌搜索结果都让我引用了 Paul Revere 的骑行。在这些困惑和不确定的时代，确实是一个令人欣慰的想法，但并不是真的……有用。

有这样的说法吗？

Answer 1

我认为将“贪婪”和“渴望”视为相同是不正确的。

贪婪和节俭的优化

贪心算法指的是将局部最佳选择视为最佳全局选择的优化范式。这当然是迭代完成的，以便本地邻域发生变化。该算法始终是它在当前迭代中“看到”的选项的最佳选择。贪心优化算法的一个例子是梯度下降。

非贪婪/节俭优化算法更全局地考虑选项。它尝试查看更多选项。例如贝叶斯优化和多种形式的群优化技术，尤其是 Firebug 优化(他们找到了所有的局部最优)。

急切和懒惰的学习

“渴望”用于“渴望学习”的上下文中。 “急切学习”的反义词是“懒惰学习”。这些术语表示数据的数学建模是在单独的先前学习阶段发生，还是仅在该方法应用于新数据时发生。例如，多项式回归是急切的，而高斯处理回归或核回归是惰性的。

这与该方法是参数化(通常是渴望学习)还是非参数化(通常是惰性学习)密切相关，但并非总是如此。例如决策树是急切的学习者，但仍然是非参数的。