归纳偏差是指您的学习方法为推广到看不见的数据而假设的所有假设。我们在机器学习中所做的是归纳，这意味着我们没有规则。通过查看数据，我们制定规则。例如，在线性回归中，您可能会认为输出相对于输入是线性的，或者它是多项式的。另一个例子是，在女性手势识别中，你不关心胡须，因为你知道她们没有胡须。你也可以看看这里。