近日，科学家提出量子神经网络的新NFL定理(No-Free-Lunch theorem)，推动了量子计算机在机器学习领域的发展。理论学家此前认为，一个量子神经网络需要指数级增长的训练算法集，但美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究人员提出的量子NFL定理表明，量子纠缠可以消除这种指数级的增长。该研究成果发表在《物理评论快报》(Physical Re...
而这是违反NFL定理的，其次，代理人进一步指出，该专利申请为了预测AA，在数据预处理阶段对数据做出了相应的处理手段，这一手段成功地使得算法在预测AA时相对于其他算法达到了出色的预测效果，因此该算法在解决预测AA的问题上达到出色的预测效果，应该被认定具备创造性。
机器学习中的“没有免费的午餐”定理(NFL)是一条深具启示意义的原则。该定理表明,没有一种算法可以在所有问题上都表现最好。在机器学习领域,这意味着没有一种普适的模型或方法可以解决所有类型的任务。相反,不同的问题需要不同的算法和策略。 然而,这个定理所揭示的思想不仅适用于机器学习,它也可以在个人的发展...
nfl定理nfl定理 NFL定理(Nondeterministic Finite Automata)是一种理论模型,用来描述一个有限状态机(Finite State Machine),它可以接受和拒绝一系列输入字符串。它是由计算机科学家Michael O. Rabin和Dana Scott在1960年代发明的。它的主要目的是用来证明一个算法是否可以在有限的时间内完成,而不需要太多的计算资源。NFL...
本着得不到就毁掉的心情,是时候谈一谈这条叫NFL的定理(No Free Lunch Theorem,没有免费午餐定理)。NFL是一条网红的定理,机器学习中引用很多,达到了滥用的地步。定理的结论简单但劲爆,“由于对所有可能函数的相互补偿,优化算法的性能是等价的”。这段话很拗口,拗口的地方在于用词很诡异,“可能函数”是什么?“互...
最近在看机器学习相关的内容,一开始就学到了NFL定理,No Free Lunch Theorem,“没有免费的午餐”定理。这个定理的最重要的寓意就是: 我们清楚地认识到,没有十全十美的算法(如果有就是有免费的午餐),脱离具体问题,空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义,因为若考虑所有潜在的问题,则所有的学习算法都一样好。要...
集成学习方法也是NFL定理的一个重要应用。由于不同算法在不同问题上的表现会有所差异，通过结合多个算法的预测结果，可以提高整体性能。例如，随机森林和梯度提升树等集成学习方法就是通过组合多个决策树或弱学习器的预测结果来获得更准确的预测。此外，多任务学习也是NFL定理的一个体现。在机器学习中，不同问题可能存在...
没有免费午餐定理:任何算法在出训练集以外的样本空间预测误差的期望都是相同的定理推导见下图 可以看到误差与算法无关。但是NFL定理有一个重要前提,所有问题出现的机会相同,或所有问题同等重要。 所以在脱离具体问题,考虑所有潜在问题的前提下,所有学习算法都一样好。实际上我们只关注自己正在试图解决的问题,这时学习算法...
但是,NFL定理的前提是,所有问题出现的机会相等、或所有问题都是同等重要。但是现实中,我们往往会得到特定的数据,特定的分布,解决特定的问题,所以我们只需要解决自己关注的问题,而不需要考虑这个模型是否很好的解决其他的问题。只有对于特定的问题,我们比较不同模型的才有意义。 不仅是机器学习,我们在做其他算法的时候也...
NFL定理在机器学习中的应用 **“没有免费的午餐”这一俗语，意在告诫人们，世上不存在无需付出劳动即可获取的午餐，即任何收获都需付出相应的代价。这一观念被数学领域进一步抽象，形成了没有免费的午餐定理（No Free Lunch Theorem）。“**在机器学习领域，该定理揭示了一个核心概念：任何预测函数，若在某些训练...