generalization是什麼意思，generalization的意思翻譯、用法、同義詞、例句
generalization英标
英:/'ˌdʒenrəlaɪˈzeɪʃn/ 美:/'ˌdʒenrələˈzeɪʃn/
詞性
複數:generalizations
類别
TOEFL,GRE,GMAT
常用詞典
n. 概括；普遍化；一般化
例句
The manager has made a generalization about this international meeting.
經理對這次國際會議作了概括。
Writing books should avoid generalizations, and you'd better describe the details vividly.
寫書要避免泛泛而談，你最好把細節描寫得生動形象。
I can't find the key point of this plan full of generalizations.
我找不到這個全是泛論的計劃的重點。
The next ******st infinite generalization is finitary matroids.
下一個簡單的無限泛化是有限性的拟陣。
The generalization of the quadrant and octant to arbitrary number of dimensions is the orthant.
将四象限和八象限推廣到任意維數是正交的。
That was a very kind generalization.
這是一個很友好的概括。
That's what a causal generalization is.
這就是因果推廣。
This is, of course, a gross generalization.
當然，這隻是一個總的概括。
同義詞
n.|recapitulation/universalization;概括；普遍化；一般化
專業解析
Generalization（中文常譯為“概括”或“泛化”）是一個核心概念，指從特定事例、觀察或經驗中推導出適用于更廣泛類别、情境或規則的結論或原則的過程。它涉及超越具體細節，識别模式或共性，并将這些理解擴展到新的、未直接經驗過的對象或場景中。
其核心含義和關鍵方面包括：
- 從具體到抽象： 這是概括的本質。通過觀察一個或多個具體實例（例如，幾隻特定的天鵝是白色的），人們推斷出一個更普遍的結論（例如，“所有天鵝都是白色的”）。這個過程将具體的觀察提升為抽象的規則或類别特征。
- 模式識别與共性提取： 概括依賴于識别不同事物或事件之間的相似性、共同特征或規律。它忽略個體差異，專注于那些能夠定義一類事物或一種情況的共享屬性。例如，在機器學習中，模型通過學習訓練數據中的模式，來預測從未見過的新數據。
- 知識遷移與應用： 概括使我們能夠将在一個情境中學到的知識應用到新的、類似但并非完全相同的情境中。這是學習和適應能力的基礎。例如，學會了騎自行車（一種特定的兩輪車）後，這種平衡和操控技能可以概括到騎其他類型的自行車甚至摩托車（盡管需要額外學習）。
- 在認知與學習中的作用： 在心理學和認知科學中，概括是人類學習的關鍵機制。它使我們不必為遇到的每一個新刺激都從頭學習，而是能夠利用已有的知識框架。同時，過度概括（Overgeneralization）也是一種常見的認知偏差，例如語言學習中兒童可能會說“goed”而不是“went”。
- 在科學與邏輯中的重要性： 科學方法依賴于概括。科學家通過實驗和觀察收集特定數據，然後試圖概括出解釋這些數據并預測未來現象的理論或定律（例如，牛頓從蘋果落地等現象概括出萬有引力定律）。在邏輯學中，概括是從個别前提推出全稱結論的推理形式（盡管需要注意其有效性和可能存在的謬誤，如“草率概括”Hasty Generalization）。
- 在統計學與機器學習中的特定含義： 在這些領域，泛化能力（Generalization Ability） 尤為重要。它指一個模型（或統計結論）在訓練數據（或樣本數據）上表現良好後，對于新的、未見過的數據（或總體）也能做出準确預測或推斷的能力。模型的終極目标是良好的泛化，而非僅僅記住訓練數據（過拟合Overfitting的反面）。
總結來說，Generalization 是一個将具體經驗、觀察或數據提煉為更廣泛適用的知識、規則或模式的過程，它是人類認知、科學發現、有效學習和人工智能的核心能力。
網絡擴展資料
“Generalization”是一個多領域通用的術語，其核心含義是從具體事例中總結出普遍規律或結論的過程。具體解釋如下：
1.基本定義
- 詞源：來自拉丁語“generalis”（普遍的），加上後綴“-ization”表示“過程或結果”。
- 字面意義：将特定觀察或案例推廣到更廣泛的範圍，形成一般性原則或結論。
2.不同領域的含義
邏輯學與科學
- 指通過歸納推理（inductive reasoning）從個别現象推導普遍規律。
例：觀察到100隻烏鴉是黑色的→ 推斷“所有烏鴉都是黑色的”。
心理學
- 條件泛化：個體對類似刺激産生相同反應的現象。
例：被蜜蜂蜇傷後，害怕所有帶翅膀的昆蟲。
機器學習
- 泛化能力：模型在未知數據上的表現能力。
例：訓練好的圖像識别模型能準确分類未見過的新圖片。
統計學
- 将樣本結論推廣到總體。需注意過泛化（overgeneralization），即樣本不具代表性時的錯誤推斷。
3.常見搭配與擴展
- Generalization error（泛化誤差）：模型預測結果與真實結果的差異。
- Hasty generalization（草率概括）：基于不足證據的快速推論，屬邏輯謬誤。
- Generalization vs. Specialization（泛化與特化）：前者強調普適性，後者強調針對性。
4.使用注意事項
- 積極意義：幫助人類快速適應新環境，簡化認知過程。
- 潛在問題：過度泛化可能導緻偏見（如刻闆印象）或科學錯誤。
如果需要更深入的例子或特定領域解釋，可以進一步說明！
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