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歸納偏好
任何一個(gè)有效的機器學(xué)習算法必有其歸納偏好，否則它將被假設空間中看似在訓練集上等效的假設所迷惑，而無(wú)法產(chǎn)生確定的學(xué)習結果。歸納偏好可看作學(xué)習算法自身在一個(gè)可能很龐大的假設空間中對假設進(jìn)行選擇的啟發(fā)或價(jià)值觀(guān)。奧卡姆剃刀原則是一種用來(lái)引導算法確立正確偏好的常用原則。它的基本含義是如果有多個(gè)假設與觀(guān)察一致，則選擇最簡(jiǎn)單的那個(gè)。奧卡姆剃刀原則并非唯一可行的原則。歸納偏好對應了學(xué)習算法本身所做出的關(guān)于“什么樣的模型更好”的假設，在具體的現實(shí)問(wèn)題中，這個(gè)假設是否成立，即算法的歸納偏好是否與問(wèn)題本身匹配，大多數時(shí)候直接決定了算法能否取得好的性能。
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