机器学习中，一个学习算法也会有一个前提假设，这里被称作“归纳偏执 (bias)”
没有归纳偏执或者归纳偏执太宽泛会导致 Overfitting
限制过大的归纳偏执也是有问题的：如果数据本身并不是线性的，强行用线性函数去做回归通常并不能得到好结果 uperFitting
“奥卡姆剃刀” Occam's razor: 若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个
“”没有免费的午餐“ No Free Lunch Theorem定理: 总误差与学习算法无关，它们的期望性能相同。（NFL前提：所有“问题”出现的机会相同，或所有问题同等重要，但实际情形并不是这样）
NFL定理最重要的寓意：脱离具体问题，空泛的谈论“什么学习算法更好”毫无意义。因为若考虑所有潜在的问题，则所有学习算法都一样好，要谈论算法的相对优劣，必须要针对具体的学习问题，在某些问题上表现好的学习算法，在另一些问题上却可能不尽如人意。学习算法自身的归纳偏好与问题是否相配，往往会起到决定性的作用。
机器学习中，一个学习算法也会有一个前提假设，这里被称作“归纳偏执 (bias)” 没有归纳偏执或者归纳偏执太宽泛会...
1.归纳偏好 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为归纳偏好。 *两种决策 适用情形尽可能少（经验误差...
一些零碎的知识点 1、归纳与演绎 2、归纳学习：广义的归纳学习是指从样例中学习；狭义的归纳学习是指从样例数据中习得...
假设空间 归纳（induction）与演绎（deduction）是科学推理的两大基本手段。前者是从特殊到一般的泛化...
任何一个有效的机器学习算法必须有一个归纳偏好（bias），否则无法产生确定的学习结果 bias的大小决定学习算法...
但是由于我们的训练数据是有限的，训练数据很可能并不能覆盖整个假设空间，只是覆盖了一部分，叫做“版本空间”。 满足这...
每个人都有自己的偏好 对人或对物 也就无所谓得失 你拥有了因ta而起的欣喜 便无法避免因ta而起的悲痛 你遇见了平...
总是有人习惯性的跟不同的人经历相同的事情，而我，更向往的是跟同样的人经历不同的事！ 是什么让我彻夜难眠……一杯同事...
比起炽热的太阳，我总是愿意享受软软的月光； 比起兰花的温淑，我总是愿意沐浴茉莉的清香； 比起绝壁的孤高，我总是想念...
有人喜欢甜，有人喜欢咸，还有人只喜欢天然食品不喜欢加工食品等。 好比咸甜党之争，好比同学认为一切加工食品都是不健康...
本文标题：归纳偏好
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