1. 引言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…
机器学习中的 No Free Lunch(NFL)定理 揭示了算法设计的根本性限制:没有一种算法在所有可能的任务中均优于其他算法。这一理论对算法设计有以下深刻启示: 1. 放弃“通用最优解”幻想,聚焦具体问题 核心观点:NFL定理证明,若对所有可能的问题平均来看,所有算法的性能表现是等价的。这...
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...
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模...
为什么出现这种情况?因为假设各种情况的先验概率一样。 综上所述,不对特征...1、哪一种机器学习算法更好? 答:1995年,D.H.Wolpert等人提出,没有免费午餐定理(NoFreeLunchTheorem),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 主存储器的基本组成 ...
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: 如果不对特征空间有假设,则可以认为这两种情况的概率差不多,也就意味着,我们无论选择预测哪个结果,成功的概率都是50...
机器学习:没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem) 思考 机器学习中哪个算法好?哪个算法差呢? 下面两条线,哪个更好呢? 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(...
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...
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...