如何理解 inductive learning 与 transductive learning?

机器学习里面有一对特别不容易理解的概念，inductive learning 与 transductive learning，这里，我以一种通俗易懂的方式，来解释一下。

首先看图：

对于上图，我们已经知道ABC的标签类别，现在要做的是预测带 ？节点的类别。knn算法，以及k-means算法都能够解决。

inductive learning（knn）

对于每一个新的未知节点，如果仅通过六个已知标签的节点就能知道它的类别，我们称这种方式是inductive learning，比如K近邻算法。

transductive learning（k-means）

每来一个新的未知节点，如果我们每次都需要重新训练一遍模型，才能知道它的类别，我们称这种方式为transductive learning，比如k-means算法。

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