谈到机器学习一个非常著名的定理,那就不得不提No Free Lunch定理了。该定理核心思想是没有一种通用的学习算法可以在各种任务中都有很好的表现,需要对具体问题进行具体的分析。从原理出发去理解AI算法可以能够对AI相关的问题有更深刻的认识,像这种基于严格数学证明推导出的结论,尤其值得重视。翻阅了大量的相关材料力求让...
No Free Lunch定理(以下简称NFL定理)是一种数学原理,它在机器学习和优化领域中具有重要意义。NFL定理的核心观点是,对于所有可能的问题和算法,平均而言,在某个问题上表现得更好的算法,在另一个问题上则可能表现得更差。这意味着没有一种通用的优化算法可以在所有问题上都表现出色。 NFL定理最早由大卫·沃尔夫拉姆(Da...
没有免费的午餐en.wikipedia.org/wiki/There_ain%27t_no_such_thing_as_a_free_lunch ”,它描述了一种现象,即没有一种算法最适合所有可能的情况和数据集。 没有免费的午餐定理 一般来说,有两个“免费午餐”(NFL)定理:一个用于机器学习,另一个用于搜索和优化。这两个定理是相关的,并且倾向于捆绑为一个...
近期,针对如何理论分析并量化评估隐私安全,模型效用,及两者间的制约关系的问题,可信联邦学习奠基性框架论文——《联邦学习中隐私与模型性能没有免费午餐定理》,提出了No-free lunch定理:在降低隐私安全风险的前提下,模型效用的最大化存在一定上界;反之,盲目追求模型效用的最大化,会增大隐私安全风险的下界。 ϵ ϵ ...
具体来说，No Free Lunch Theorems表明，在解决优化问题时，任何算法都无法保证优于其他算法。这一结论对于算法设计者来说具有重要意义。它提醒我们，在选择或开发优化算法时，必须针对特定的问题和场景进行仔细考量和测试，以找到最适合的解决方案。该理论的提出，不仅为算法选择提供了理论依据，还强调了算法...
“No Free Lunch”定理源自于信息论和优化理论,是一种广义的数学概念。它表明,在所有可能的搜索算法中,对于某一类问题,在平均情况下,没有一种算法优于其他算法。换言之,不存在免费的午餐,任何搜索算法的优劣取决于具体问题的特性。 3.“No Free Lunch”定理的实际意义 3.1 在科学研究中的应用 在科学研究中,“...
no free lunch就是没有免费的午餐 就是用机会成本的概念来想，就算你获得一样免费的东西，你也要花时间，但是你那段时间可以做其他事，例如打工赚钱，结果只能二选一，另一个要放弃。而且免费用品不是真的免费，因为他们都是用来宣传的，令你以后会用他们的产品，看他们的广告 正真的免费午餐要符合1...
没有免费午餐定理 如果我们不对特征空间有先验假设,则所有算法的平均表现是一样的。 假设我们的计算机只有两个存储单元,而且每个存储单元只能存储两个标签,一类是class1(圆圈),一类是class2(叉叉)。假设其中一个存储单元是圆圈,另一个存储单元未知,需要我们预测,预测的可能情况如下: ...
没有免费的午餐定理(No Free Lunch Theorem,简称 NFL) 我们经常听人谈论“什么算法更好”或者“A算法比B算法好”这样类似说法,其实这样的说法忽略了一个前提,那就是在解决某一个具体的问题(任务)上。为什么这么说呢,因为如果考虑所有潜在的问题,所有的学习算法都一样好。要谈论算法的相对优劣,必须要针对具体的问...
这个定理对于“盲目的算法崇拜”有毁灭性的打击。例如,现在很多人沉迷“深度学习”不可自拔,那是不是深度学习就比其他任何算法都要好?在任何时候表现都更好呢? 未必,我们必须要加深对于问题的理解,不能盲目的说某一个算法可以包打天下。然而,从另一个角度说,我们对于要解决的问题往往不是一无所知,因此大部分情况...