greedy - 与急切/贪婪搜索相反的术语是什么？

Question

因此，即使即将推出更好的解决方案，您也可以在急切的搜索中采用初始解决方案...

急切搜索的反义词是什么？我所有的谷歌搜索结果都让我参考了 Paul Revere 的骑行。在这些混乱和不确定的时代，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？

score 3 · Accepted Answer

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

贪心算法是指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，因此本地邻域会发生变化。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。它尝试检查更多选项。例如贝叶斯优化和许多形式的群体优化技术，尤其是萤火虫优化（afaik 他们找到了所有的局部最优）。

“渴望”用于“渴望学习”的上下文中。“渴望学习”的反面是“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，决策树是渴望学习者，但仍然是非参数的。

score 1 · Accepted Answer

“节俭”是我见过的唯一术语（除“非贪婪”外）。它足够直观，大多数人都能从上下文中理解含义。