归纳偏置的定义说

学习算法的归纳偏差（也称为学习偏差）是一组假设，学习者使用它来预测给定未遇到的输入的输出。

候选消除的归纳偏差表明

目标概念 c 包含在给定的假设空间 H 中

我的问题是，这种归纳偏差如何帮助我们预测给定数据集中的下一个实例？