延迟学习是一种机器学习方法，在这种方法中，模型将对训练数据进行概括的过程延迟到进行查询为止。延迟学习算法不是在训练阶段构建显式模型，而是存储训练数据，仅在需要预测时才执行计算。延迟学习的含义对于理解某些算法（例如K-nearest Neighbors（k-nN））是如何通过将处理推迟到预测时刻来运行非常重要的，这使它们变得灵活，但在预测速度方面效率可能会降低。
在延迟学习中，学习过程会被推迟，直到系统被要求做出预测。这种方法与急切的学习方法形成鲜明对比，即在训练阶段对模型进行训练和推广，随时准备快速做出预测。
延迟学习算法，例如 K-Nearest Neighbors (k-nn)，通过存储所有训练数据来工作。当出现新的输入或查询时，该算法会搜索存储的数据以找到最相似的实例，并使用这些实例进行预测。例如，在 k-nn 中，通过考虑存储数据集中 “k” 个最近邻的标签来预测新数据点。
这种方法具有简单灵活的优点，因为它可以轻松适应训练数据的变化，而无需重新训练模型。但是，由于计算是在预测时完成的，因此延迟学习可能会变慢，尤其是对于大型数据集，因为模型必须搜索所有数据才能做出决定。
延迟学习通常用于数据稀少、关系复杂或训练数据可能经常变化的情况。但是，需要在预测时存储所有训练数据和计算成本可能会带来重大缺点，尤其是对于实时应用程序而言。
延迟学习对企业很重要，因为它提供了一种灵活的建模方法，在某些场景中可能具有优势，尤其是在处理复杂或不断变化的数据时。延迟学习算法无需重新训练即可快速适应，这使得它们在数据不断演变或静态模型不容易捕获数据中关系的环境中非常有用。
对于需要根据快速变化的数据做出预测的企业来说，延迟学习可能是一个切实可行的选择。例如，在用户偏好可能经常变化的推荐系统中，延迟学习可以利用最新数据提供更准确、最新的预测。
除此之外，在变量之间的关系复杂且不容易通过传统方法建模的情况下，延迟学习可能很有用。通过依赖实际数据而不是预先构建的模型，延迟学习可以捕捉到更严格的方法可能会遗漏的细微模式。
企业还必须考虑潜在的缺点，例如预测时间较慢以及对大量存储和计算资源的需求，尤其是对于大型数据集。平衡这些因素是确定延迟学习是否是解决给定业务问题的正确方法的关键。
最后，延迟学习的含义是指一种机器学习方法，在这种方法中，模型计算被推迟到预测时间。对于企业而言，延迟学习提供了灵活性和适应性，使其成为动态或复杂数据环境中的宝贵工具，尽管它需要仔细考虑其计算需求。