什么是机器学习中的归纳偏差？

归纳偏差是指机器学习算法在学习过程中出现的不准确和不稳定的情况。由于机器学习算法通常基于训练数据进行学习，并且在训练数据的分布上存在一定的偏差，算法可能无法在学习过程中完全归纳到这些偏差，导致学习结果的偏差和不准确性。归纳偏差的表现方式主要有过拟合和欠拟合，过拟合就是算法对训练数据中的噪声或异常点过度敏感，学习得到的结果过于复杂，无法泛化到新的数据；欠拟合则是算法对训练数据中的关键特征和学习规律掌握不够充分，学习结果过于简单，无法准确地刻画数据的内在规律和特征。因此，机器学习算法需要设计一些方法来尽可能减小归纳偏差，例如使用正则化技术来限制学习算法的复杂度，或者使用交叉验证等技术来评估算法在不同数据集上的泛化能力和稳定性。