归纳偏倚inductive bias

最新推荐文章于 2025-03-22 16:36:33 发布
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本文探讨了机器学习中归纳偏倚的概念，解释了为何对于不适定问题，仅凭数据无法找到唯一解，而归纳偏倚通过设定特定假设帮助获取数据的唯一解决方案。介绍了归纳偏倚引入的一种常见方式——假设类的设定。

在机器学习中，将为了使学习成为可能所做的假设集称为学习算法的归纳偏倚（inductive bias）.

在机器学习中，对于不适定问题（ill-posed problem），单靠数据本身不足以找到唯一的解，因此我们需要做一些特别的假设，以便得到已有数据的唯一解。将为了使学习成为可能所做的假设集称为学习算法的归纳偏倚（inductive bias） [1]  。

引入归纳偏倚的一种途径是假定一个假设类。[机器学习导论]

 

 

https://blog.youkuaiyun.com/Trasper1/article/details/82260278

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"XO-bias-study"项目显然关注的是在遗传编程中的一种特殊现象——交叉偏倚（Cross bias），这涉及到在遗传算法中的交叉操作对结果的影响。 交叉偏倚是指在遗传编程中，由于交叉操作的不均匀性导致的特定结构或特征...
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11-09 1101
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