引文：决策树和基于规矩的分类器都是积极学习办法（eager learner）的例子，由于一旦训练数据可用，他们就开端学习从输入属性到类标号的映照模型。一个相反的策略是推延对训练数据的建模，直到须要分类测试样例时再进行。采取这类策略的技巧被称为（eager learner）的例子，由于一旦训练数
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K最近邻分类算法从原理到实现
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