因此，即使一个更好的解决方案 ，您也可以通过热切搜索获得初始解决方案......
热切搜索的相反术语是什么？我所有的谷歌搜索结果都让我参考了保罗·里维尔的骑行。在这些混乱和不确定的时代，确实是一种安慰的想法，但并非真正......有用。
有这样一个词吗？
答案 0 :(得分：2)
我认为将“贪婪”和“渴望”视为一样是不正确的。
贪婪算法指的是将本地最佳选择视为最佳全局选择的优化范例。这当然是迭代完成的，以便局部邻域发生变化。该算法始终是当前迭代中“看到”的选项的最佳选择。贪婪优化算法的一个例子是梯度下降。
非贪婪/节俭优化算法更全面地考虑选项。它试图检查更多的选项。例子是贝叶斯优化和许多形式的群优化技术，特别是萤火虫优化（afaik他们发现所有的局部最优）。
“渴望”用于“渴望学习”的背景下。与“热切学习”相反的是“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期间发生，还是仅在该方法应用于新数据时发生。例如，多项式回归是渴望的，而高斯处理回归或核回归是懒惰的。
这与该方法是参数化（通常是急切学习）还是非参数化（通常是懒惰学习）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。
答案 1 :(得分：1)
“Thrifty”是我见过的唯一一个术语（其他就是“非贪婪”）。它足够直观，大多数人都从上下文中掌握了意义。