歸納偏置是機器學習中的一個關鍵概念，指的是學習算法在嘗試從數據中學習時所依據的先驗假設或偏好。
歸納偏置有助於指導模型在假設空間中選擇最符合問題背景的函式或概念。它可以通過算法設計、模型選擇、數據預處理等方式引入，例如，一個深度學習模型可能會被設計成對特定類型的信息更敏感，或者一個支持向量機(SVM)模型可能會被調整以偏好某些類型的決策邊界。通過這種方式，歸納偏置可以加速模型的訓練過程，提高泛化能力，並減少過擬合的風險。
儘管歸納偏置對於確保機器學習模型的有效性和泛化能力至關重要，但過度依賴或不恰當的歸納偏置也可能導致模型性能下降。因此，合理地引入和使用歸納偏置是機器學習中的一個重要挑戰。