當學習器去預測其未遇到過的輸入的結果時會做一些假設（Mitchell, 1980）。而學習演演算法中的歸納偏置則是這些假設的集合。機器學習試圖去建造一個可以學習的演演算法用來預測某個目標的結果。要達到此目的要給於學習演演算法一些訓練樣本樣本說明輸入與輸出之間的預期關係。然後假設學習器在預測中逼近正確的結果其中包括在訓練中未出現的樣本。既然未知狀況可以是任意的結果若沒有其它額外的假設這任務就無法解決。這種關於目標函式的必要假設就稱為"歸納偏置"（Mitchell, 1980; desJardins and Gordon, 1995）。一個典型的歸納偏置例子是奧卡姆剃刀它假設最簡單而又一致的假設是最佳的。這裡的一致是指學習器的假設會對所有樣本產生正確的結果。歸納偏置比較正式的定義是基於數學上的邏輯。這裡歸納偏置是一個與訓練樣本一起的邏輯式子其邏輯上會蘊涵學習器所產生的假設。然而在實際應用中這種嚴謹形式常常無法適用。在有些情況下學習器的歸納偏置可能只是一個很粗糙的描述（如在人工神經網路中）甚至更加簡單。以下是機器學習中常見的歸納偏置列表：雖然大部分的學習演演算法使用固定的偏置但有些演算法在獲得更多資料時可以變換它們的偏置。這不會取消偏置因為偏置變換的過程本身就是一種偏置。desJardins, M., and Gordon, D.F. (1995). Evaluation and selection of biases in machine learning. Machine Learning Journal, 5:1--17, 1995.Mitchell, T.M. (1980). The need for biases in learning generalizations. CBM-TR 5-110, Rutgers University, New Brunswick, NJ.Utgoff, P.E. (1984). Shift of bias for inductive concept learning. Doctoral dissertation, Department of Computer Science, Rutgers University, New Brunswick, NJ.
文中提到的典型的歸納偏置例子叫什麼？
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