如何理解 inductive learning 与 transductive learning? 第1页
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Inductive learning，翻译成中文可以叫做“归纳式学习”，顾名思义，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。我们常用的机器学习模式，就是这样的：根据已有数据，学习分类器，然后应用于新的数据或任务。
Transductive learning，翻译成中文可以叫做“直推式学习”，指的是由当前学习的知识直接推广到给定的数据上。其实相当于是给了一些测试数据的情况下，结合已有的训练数据，看能不能推广到测试数据上。
对应当下流行的学习任务：
- 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 (领域自适应)，给定训练的数据包含了目标域数据，要求训练一个对目标域数据有最小误差的模型。
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