摘要：
在统计学习中，转导推理（Transductive Inference）是一种通过观察特定的训练样本，进而预测特定的测试样本的方法。另一方面，归纳推理（Induction Inference）先从训练样本中学习得到通过的规则，再利用规则判断测试样本。然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得，这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测，这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方。 归纳推理中的一个经典方法是贝叶斯决策，通过求解P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)/P(X)得到从样本X到类别Y的概率分布P(Y|X)，进而使用P(Y|X)预测测试样本的类别。这一过程的缺点在于，在预测某一测试... 阅读全文
