歸納偏好（inductive bias）：機器學習演算法在學習過程中對某種型別假設的偏好。
例如：演算法喜歡盡可能特殊的模型，則會選擇「好瓜<->(色澤=*)^(根蒂=蜷縮)^(敲聲=渾濁)」，如果演算法盡可能一般的模型，則會選擇「好瓜<->(色澤=*)^(根蒂=蜷縮)^(敲聲=*)」。
通俗來講：即在樣本空間中存在多種假設，演算法選擇某種模型假設的偏好。
奧卡姆剃刀：若有多個假設和觀察一致，選擇最簡單的那個。（但有時奧卡姆剃刀也會有不適用，當無法判斷哪個更簡單時，需要其他機制來解決這個問題）
概括：從假設空間中剪枝，剩餘樣本空間，樣本空間中有多種符合的型別，對某種型別（特殊的，一般的，，，）假設的偏好，就叫歸納偏好。
機器學習筆記 假設空間與歸納偏好
學習過程是乙個在所有假設組成的空間，即假設空間中進行搜尋的過程。搜尋目標是找到與訓練集 匹配 的假設。舉個例子 這裡要學習的目標是 好瓜 暫且假設 好瓜 可由色澤，根蒂，敲聲這三個因素完全確定。於是，我們學得的將是 好瓜是某種色澤，某種根蒂，某種敲聲的瓜 這樣的概念。圖1.1直觀地顯示出了這個西瓜問...
AI學習筆記（3） 歸納偏好
歸納偏好 inductive bias 機器學習演算法在學習過程中對某種型別假設的偏好。奧卡姆剃刀 occam s razor 若有多個假設與觀察一致，則選最簡單的那乙個。沒有免費的午餐 定理 no free lunch theorem 簡稱nfl定理 如上篇文章所講的，當版本空間或者說模型形成之後...
機器學習西瓜書 歸納偏好和沒有免費午餐定理
歸納偏好 機器學習演算法在學習過程中對某種型別假設的偏好，稱為 歸納偏好 或簡稱為 偏好 偏好的原則 奧卡姆剃刀 若有多個假設與觀察一致，則選擇最簡單的那個。沒有免費午餐定理 首先約定如下 樣本空間 chi 離散的 假設空間h eta h 離散的 l al a la 乙個訓練出的演算法 x xx 訓...