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...
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 ...
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...
在机器学习领域,有种说法叫做“No Free Lunch(世上没有免费的午餐)“,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 这就需要我们对不同算法及其特性有所了解。 首先,借用鲁伟老师编写的《机器学习:公式推导与代码实现》一书中的插图,该图对机器学习模型做了...
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...
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。
机器学习系统中的No Free Lunch 5月18日,2017中国云计算技术大会(以下简称CCTC,Cloud Computing Technology Conference)在北京盛大召开,第四范式机器学习算法研发工程师涂威威出席并作主题演讲。作为第四范式·先知平台核心机器学习框架GDBT的设计者,涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用等方面有...
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...
本文有标题党之嫌，因为讨论的内容并非严格的哲学命题。但机器学习中有很多思想换个角度看和其他学科息息相关，甚至共通。在此总结了一些我觉得有意思的观察，供大家讨论。△图为拉斐尔为梵蒂冈宫教皇绘制的哲学主题壁画《雅典学派》1. 没有免费的午餐定理(No Free Lunch Theorem)- 什么算法最好？NFL定理由Wolpert在...
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(...