generalization是什么意思，generalization的意思翻译、用法、同义词、例句
generalization英标
英:/'ˌdʒenrəlaɪˈzeɪʃn/ 美:/'ˌdʒenrələˈzeɪʃn/
词性
复数:generalizations
类别
TOEFL,GRE,GMAT
常用词典
n. 概括；普遍化；一般化
例句
The manager has made a generalization about this international meeting.
经理对这次国际会议作了概括。
Writing books should avoid generalizations, and you'd better describe the details vividly.
写书要避免泛泛而谈，你最好把细节描写得生动形象。
I can't find the key point of this plan full of generalizations.
我找不到这个全是泛论的计划的重点。
The next ******st infinite generalization is finitary matroids.
下一个简单的无限泛化是有限性的拟阵。
The generalization of the quadrant and octant to arbitrary number of dimensions is the orthant.
将四象限和八象限推广到任意维数是正交的。
That was a very kind generalization.
这是一个很友好的概括。
That's what a causal generalization is.
这就是因果推广。
This is, of course, a gross generalization.
当然，这只是一个总的概括。
同义词
n.|recapitulation/universalization;概括；普遍化；一般化
专业解析
Generalization（中文常译为“概括”或“泛化”）是一个核心概念，指从特定事例、观察或经验中推导出适用于更广泛类别、情境或规则的结论或原则的过程。它涉及超越具体细节，识别模式或共性，并将这些理解扩展到新的、未直接经验过的对象或场景中。
其核心含义和关键方面包括：
- 从具体到抽象： 这是概括的本质。通过观察一个或多个具体实例（例如，几只特定的天鹅是白色的），人们推断出一个更普遍的结论（例如，“所有天鹅都是白色的”）。这个过程将具体的观察提升为抽象的规则或类别特征。
- 模式识别与共性提取： 概括依赖于识别不同事物或事件之间的相似性、共同特征或规律。它忽略个体差异，专注于那些能够定义一类事物或一种情况的共享属性。例如，在机器学习中，模型通过学习训练数据中的模式，来预测从未见过的新数据。
- 知识迁移与应用： 概括使我们能够将在一个情境中学到的知识应用到新的、类似但并非完全相同的情境中。这是学习和适应能力的基础。例如，学会了骑自行车（一种特定的两轮车）后，这种平衡和操控技能可以概括到骑其他类型的自行车甚至摩托车（尽管需要额外学习）。
- 在认知与学习中的作用： 在心理学和认知科学中，概括是人类学习的关键机制。它使我们不必为遇到的每一个新刺激都从头学习，而是能够利用已有的知识框架。同时，过度概括（Overgeneralization）也是一种常见的认知偏差，例如语言学习中儿童可能会说“goed”而不是“went”。
- 在科学与逻辑中的重要性： 科学方法依赖于概括。科学家通过实验和观察收集特定数据，然后试图概括出解释这些数据并预测未来现象的理论或定律（例如，牛顿从苹果落地等现象概括出万有引力定律）。在逻辑学中，概括是从个别前提推出全称结论的推理形式（尽管需要注意其有效性和可能存在的谬误，如“草率概括”Hasty Generalization）。
- 在统计学与机器学习中的特定含义： 在这些领域，泛化能力（Generalization Ability） 尤为重要。它指一个模型（或统计结论）在训练数据（或样本数据）上表现良好后，对于新的、未见过的数据（或总体）也能做出准确预测或推断的能力。模型的终极目标是良好的泛化，而非仅仅记住训练数据（过拟合Overfitting的反面）。
总结来说，Generalization 是一个将具体经验、观察或数据提炼为更广泛适用的知识、规则或模式的过程，它是人类认知、科学发现、有效学习和人工智能的核心能力。
网络扩展资料
“Generalization”是一个多领域通用的术语，其核心含义是从具体事例中总结出普遍规律或结论的过程。具体解释如下：
1.基本定义
- 词源：来自拉丁语“generalis”（普遍的），加上后缀“-ization”表示“过程或结果”。
- 字面意义：将特定观察或案例推广到更广泛的范围，形成一般性原则或结论。
2.不同领域的含义
逻辑学与科学
- 指通过归纳推理（inductive reasoning）从个别现象推导普遍规律。
例：观察到100只乌鸦是黑色的→ 推断“所有乌鸦都是黑色的”。
心理学
- 条件泛化：个体对类似刺激产生相同反应的现象。
例：被蜜蜂蜇伤后，害怕所有带翅膀的昆虫。
机器学习
- 泛化能力：模型在未知数据上的表现能力。
例：训练好的图像识别模型能准确分类未见过的新图片。
统计学
- 将样本结论推广到总体。需注意过泛化（overgeneralization），即样本不具代表性时的错误推断。
3.常见搭配与扩展
- Generalization error（泛化误差）：模型预测结果与真实结果的差异。
- Hasty generalization（草率概括）：基于不足证据的快速推论，属逻辑谬误。
- Generalization vs. Specialization（泛化与特化）：前者强调普适性，后者强调针对性。
4.使用注意事项
- 积极意义：帮助人类快速适应新环境，简化认知过程。
- 潜在问题：过度泛化可能导致偏见（如刻板印象）或科学错误。
如果需要更深入的例子或特定领域解释，可以进一步说明！
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