귀납적 편향이는 머신 러닝의 일련의 가정으로 볼 수 있습니다. 이는 머신 러닝에서 목적 함수의 필수 가정으로 사용됩니다. 가장 전형적인 예는 오컴의 면도날이다.

귀납적 편향은 수학적 논리에 기반을 두고 있지만, 실제 적용에서 학습자의 귀납적 편향은 매우 대략적인 설명일 수도 있고, 그보다 더 단순할 수도 있습니다. 이에 비해 이론적인 가치는 실제 적용에 사용하기에는 너무 엄격합니다.

귀납적 편향의 유형

현재 일반적인 귀납적 바이어스 방법은 다음과 같습니다.

• 최대 조건부 독립성: 순진한 베이즈 분류기에 대한 편향
• 최소 교차 검증 오류: 가설 중에서 선택할 때, 교차 검증 오류가 가장 낮은 가설을 선택해야 합니다.
• 최대 마진: 지원 벡터 머신의 편향에 사용되며, 가정은 넓은 마진 판별을 기반으로 합니다.
• 최소 설명 길이: 가설을 세울 때 가설의 설명 길이를 최소화하세요.
• 최소 기능 수: 기능 선택 알고리즘에서 사용되는 가정
• 최근접 이웃: 최근접 이웃 방법에 사용되는 편향으로, 유사한 샘플은 동일한 범주에 속하는 경향이 있습니다.