然后由No Free Lunch定理可知,当 |\mathcal{X}|> 2m,对于每一个学习算法,存在分布 \mathcal{D} 使得: P(L_\mathcal{D}\mathcal{A}(\mathcal{S}) \ge 1/8> \epsilon) \ge \delta > 1/7\\ 所以出现矛盾。 那要如何防止这种失败?通过使用对特定学习任务的先验知识,可以避免No Free Lunch定理所...
最近读周志华老师的西瓜书,在讲“归纳偏好”时谈到了“没有免费的午餐”定理(No Free Lunch Theorem,简称NFL),大意是不同学习算法的期望性能是相同的,并附了个简单的证明过程。为了能让读者理解这些公式,我擅自加了些描述进去,应该没有误人子弟。 NFL定理简单证明 假设样本空间 X 和假设空间 H 都是离散的。令 ...
一、关于NFL定理 NFL(no free lunch,没有免费的午餐)定理,由美国斯坦福大学的Wolpert和Macready教授提出,其采用数学方法证明,在没有限定一个具体的学习问题的情况下,所有学习算法的预测效果是一样好的。在提出该定理的论文中,两位作者假设所有...
在机器学习的世界里,有一个重要的真理,那就是“没有免费的午餐”(No Free Lunch,NFL)定理。这个定理告诉我们,任何一种算法都不可能在所有问题上都能表现得最好。下面我们来详细解释一下这个定理的核心思想。 算法的局限性 🧩 首先,任何单一的算法都有其局限性。不同的问题有不同的结构和模式,某个算法在某些...
NFL(no free lunch,没有免费的午餐)定理,由美国斯坦福大学的Wolpert和Macready教授提出,其采用数学方法证明,在没有限定一个具体的学习问题的情况下,所有学习算法的预测效果是一样好的。在提出该定理的论文中,两位作者假设所有的问题出现的机会相同(也即不考虑学习问题之间的差异),通过数学方法证明任何算法在训练集以外...
NFL定理(No Free Lunch Theorem)不仅仅适用于机器学习领域,它也能够为个人发展提供有益的启示。在个人发展中,NFL定理的应用提醒我们,没有一种职业或领域适合所有人,每个人都有自己独特的优势和适应能力。 接受个人多样性:每个人都有在特定领域中表现优秀的潜力和能力。NFL定理告诉我们,没有一个人在所有领域都能处于...
对于模型训练系统而言,由于摩尔定律失效,实际业务整体的数据量和数据维度持续不断的增长,机器学习算法的No Free Lunch定理,实际建模过程中频繁尝试的需要,计算框架的No Free Lunch,实际的机器学习系统需要一个专门针对机器学习设计的兼顾开发效率和执行效率的分布式并行计算框架。这次分享首先对解决开发效率中的计算和编程...
最近在看周志华的《机器学习》西瓜书,第一章绪论部分最值得讨论的恐怕就是”没有免费的午餐“定理(No Free Lunch Theorem),这个定理的完整证明很复杂,书里尽可能地将问题简化,但是似乎还是有一些晦涩难懂,尤其是数学公式部分。所以对这一段的内容,本文阐述一下我个人的理解,或许能帮助到大家,或许有不周全的地方也...
NFL(no free lunch,没有免费的午餐)定理,由美国斯坦福大学的Wolpert和Macready教授提出,其采用数学方法证明,在没有限定一个具体的学习问题的情况下,所有学习算法的预测效果是一样好的。在提出该定理的论文中,两位作者假设所有的问题出现的机会相同(也即不考虑学习问题之间的差异),通过数学方法证明任何算法在训练集以外...
1995年,D.H.Wolpert等人提出没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem)。该定理具体描述为:任何一个预测函数,如果在一些训练样本上表现好,那么必然在另一些训练样本上表现不好,如果不对数据在特征空间的先验分布有一定假设,那么表现好与表现不好的情况一样多。因此,没有一个机器学习算法在任何情况下表现均优。