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转导推理VS归纳推理

好多天没有成功打开博客了。终于可以,有点感动。

今天老师上课说到了转导推理(transductive inference)这一名词。了解甚少于是上网搜了些资料。
和它通常一起对比的是传统的归纳提推理(induction inference)。

在统计学习中,转导推理(Transductive Inference)是一种通过观察特定的训练样本,进而预测特定的测试样本的方法。另一方面,归纳推理(Induction Inference)先从训练样本中学习得到通过的规则,再利用规则判断测试样本。然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得,这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测,这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方。[1]

转导推理是观察特定的训练样本。从特殊到特殊。而归纳推理是从特殊泛化到模型再到特殊的过程。其中SVM是一种典型的转导推理。但具体的找到支持向量,我想还是一个面向全局的过程(吗?)。

一种说法是,深度学习就是建立在转导推理上。

[1] http://www.cnblogs.com/siegfang/p/3424003.html

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