Inductive learning对应于 meta-learning (元学习)，要求从诸多给定的任务和数据中学习通用的模式，迁移到未知的任务和数据上。 Transductive learning对应于 domain adaptation (领域自适 …

Inductive learning是Specific -> General，由已知的训练数据推及到通用的场景。 举个类比的例子，你从某些书上看到了一些知识，自我总结了通用的规律，推广到更大的场景应用。 比如牛 …

1. 先看定义 演绎论证：必然来自前提-如果前提是正确的，那么结论是正确的。 Deductive Argument: necessarily follows from the premises - if the premises are true, the conclusion is …

来简单说说我是 如何给高中生形象地解释“正诱导效应” （positive inductive effect）的，这部分的知识点出现在一些国际高中的课程中，属于大学预科课程（如英国A-LEVEL）的一部分。

GAT的这种特性使其在理论上更适合于inductive learning。 GAT的设计使其天然适合inductive learning。 GCN 虽然依赖于固定的图结构，但通过适当的修改（如图池化技术或灵活的节点 …

Wikipedia 对于归纳偏置（inductive bias）的解释是 The inductive bias (also known as learning bias) of a learning algorithm is the set of assumptions that the learner uses to predict outputs …

学习机器学习时的困惑，“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意，如Pooling，似乎90%的书都翻译为“…

演绎推理（英语：Deductive Reasoning）在传统的亚里士多德逻辑中是「结论，可从叫做‘前提’的已知事实，‘必然地’得出的推理」。如果前提为真，则结论必然为真。这区别于溯因推理和归 …

Haskell的惰性求值确实不能区分inductive和coinductive。 简单来说，能够一块一块建起来的就是inductive type，例如自然数，二叉树，链表。

编码在一定程度上取决于主题是更“ Inductive ”还是“ Deductive ” 。 在前者中，主题将取决于数据，但在后者中，是根据现有的理论来对数据进行coding。