Which classification algorithm does not have a training phase?

Đáp án đúng: "kNN". Thuật toán k láng giềng gần nhất (k-nearest neighbors) là thuật toán học lười (lazy learner): nó không dựng mô hình trước mà chỉ lưu lại toàn bộ dữ liệu huấn luyện, đến khi cần phân loại một mẫu mới mới tính khoảng cách tới mọi điểm, lấy k điểm gần nhất và bỏ phiếu theo nhãn, nên không có pha huấn luyện thật sự. "Decision tree" phải học từ dữ liệu bằng cách chọn thuộc tính tách tốt nhất theo độ đo như Gini hay information gain để dựng cây trước khi dự đoán. "Naïve Bayes" phải ước lượng xác suất tiên nghiệm của từng lớp và xác suất có điều kiện của từng thuộc tính từ dữ liệu huấn luyện. "SVM" phải giải bài toán tối ưu để tìm siêu phẳng phân tách có lề lớn nhất, đây là pha huấn luyện tốn kém.