惰性学习（Lazy Learning）是一种机器学习的方法，其核心思想是在学习过程中 不主动构建模型，而是将训练数据存储起来，在需要预测时直接利用这些存储的数据进行处理。这种方法的特点是 计算开销小，因为不需要在训练阶段进行复杂的模型学习，而是在预测时直接进行相似性搜索。

惰性学习的典型应用包括：

K最近邻算法（KNN）：

KNN是一种基于实例的学习方法，它不会从训练数据中学习一个判别函数，而是在预测时通过查找训练数据集中与新样本最相似的样本，并将这些样本的输出结果作为预测结果。KNN的优点是原理简单，实现方便，支持增量学习，并能对复杂的决策空间进行建模。缺点是计算开销大，需要有效的存储技术和并行硬件的支持。

懒惰学习（Lazy Learning）：

懒惰学习是一种特殊类型的惰性学习，它仅在不正确的样本上进行学习，而不在正确的样本上进行学习。这种方法可以通过几行代码实现，并且不需要超参数调整。懒惰学习特别适用于数据集很大的情况，例如，在使用单层 MLP 的扩展 MNIST 上达到了 99.2% 的准确率。

总结来说，惰性学习是一种在训练阶段不进行模型构建，而在预测阶段直接利用存储的训练数据进行处理的机器学习方法。这种方法适用于数据量大且计算资源有限的情况，但可能会导致预测过程相对较慢。