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当不具备归纳偏好时，模型给出的判断可能是随机的，这样的结果显然没有意义。
奥卡姆剃刀：若有多个假设和观察一致，则选最简单的一个。
只有在特定情况下，学习算法才有优劣之分。
符号学习：如决策树，能产生明确的概念表示。
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