在机器学习领域，"inductive learning"（归纳学习）和"transductive learning"（传导学习）是两种不同的学习范式，它们在如何处理数据和泛化能力方面有所不同：

  1. 归纳学习（Inductive Learning）：

    • 定义：归纳学习是一种从具体的实例中推广出一般性规律或假设的学习方式。在归纳学习中，模型从训练数据中学习，并试图泛化到未见过的新数据上。
    • 泛化能力：归纳学习的目标是获得良好的泛化能力，即模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。
    • 应用：大多数传统的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，都属于归纳学习。
    • 特点：归纳学习通常需要大量的标注数据来训练模型，以便模型能够学习到数据中的模式，并在新数据上进行预测。

  2. 传导学习（Transductive Learning）：

    • 定义：传导学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。在传导学习中，模型不仅从训练数据中学习，还利用未标记的数据（在某些情况下，这些未标记的数据可能与训练数据一起被提供）来提高对特定任务的性能。
    • 泛化能力：传导学习的目标是提高对特定数据集的性能，而不是泛化到所有可能的数据上。它假设未标记的数据与训练数据在分布上是相似的。
    • 应用：传导学习在半监督学习中较为常见，其中只有少量的数据被标记，而大量的数据未被标记。通过利用未标记的数据，模型可以更好地理解数据的分布，从而提高预测的准确性。
    • 特点：传导学习通常在数据标注成本高昂或难以获得的情况下使用，它试图通过利用未标记的数据来提高模型的性能。

总结来说，归纳学习和传导学习的主要区别在于它们如何处理数据以及它们的泛化目标。归纳学习关注于从训练数据中学习并泛化到新数据上，而传导学习则利用未标记的数据来提高对特定任务的性能，不追求对所有可能数据的泛化能力。