天下没有免费的午餐

最新推荐文章于 2025-03-14 20:38:35 发布
最新推荐文章于 2025-03-14 20:38:35 发布
阅读量88 收藏
点赞数
分类专栏： linux 文章标签： RedHat Firefox Struts Python Spring
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/minn84/article/details/83557272
版权
最近在同时使用redhat与fedora,redhat是用于商业的,fedora是开源的,用redhat的时候感觉很稳定,用fedora的时候就差多了,基本上次装了四五次才感觉好用点,究其原因似乎是因为里面的软件结构还不大稳定,有些技术会双互冲突,例如在fedora上安装scin-python-chinese的时候,用快捷键来切换输入法的时候,fireFox就会崩溃,就算升级也无济于事,重装fireFox也不行,或者说根本装不了---------用开源的代价.由此想起现在的开源框架,struts,spring,hibernate等,培训的时候听老师说,日本人用得最多的开源框架是struts,为什么?因为它稳定.当时不不大理解,就算自己用这些开发过程序也没什么感觉,但是用了fedora之后-----天下没有免费的午餐,不过我们所要付出的代价只是不断的给fedora的开源组织提供bug而已,进而促成redhat的稳定,个人见解­
“机器学习中的没有免费的午餐”的含义是指，在所有可能的假设空间中，每一个假设的期望表现相同
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-05 503
对于数据科学家来说，没有免费午餐定律提醒我们需要在选择算法时，首先需要对待解决的问题进行建模和分析，根据问题的性质来选择最适合的算法。“机器学习中的没有免费的午餐”的含义是指，在所有可能的假设空间中，每一个假设的期望表现相同。因此，对于特定的问题，没有一种算法比另一种算法更好。这个定律告诉我们，在没有足够的先验知识的情况下，没有一种算法是更适合的，除非我们能够在特定的问题上进行优化。下面是一个简单的示例，展示了如何使用机器学习算法来预测房价，并比较不同算法的表现。
机器学习之天下没有免费午餐定理
qq_36618705的博客
03-01 999
没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem） 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。 但是我们认为：特征差距小的样本更有可能是同一类。
机器学习开篇之没有免费午餐定理
Lion_Dreams的博客
06-14 2291
当我们拿到数据之后，构建机器学习算法的第一步应当是：观察数据，总结规律。 目前由于大数据和深度学习的发展，很多人会认为，只要收集足够多的数据，从网上的开源算法模型中随便找一个，直接将数据丢到模型中去训练，就可以获得很好的结果。这样的观点在大多数情况下都是不正确的。我们需要对数据有一个感性的认识，如果我们对数据没有感性的认识，我们就很难设计出好的算法，也很难估计算法可能达到的性能极限。 对于不同的机器学习任务，我们怎么样去选择一个更好的机器学习算法呢？ 1995年，Wolp
为什么世上没有免费午餐
weixin_33873846的博客
11-14 888
为什么世上没有免费午餐 “天下没有免费的午餐”（世上没有免费的午餐）是众所周知的一句话。且不管这句话的来历如何，单就其意思来评点一番吧。从字面意义上说，就是不掏钱就吃不来饭。从象征意义上讲，就是不付出大致相等的有形无形的代价，就别想有足够的收获。 实际上，免费午餐不仅过去有，而且现在有，将来还会有，而且会越来越多。举两个例子， 例子一：自然界的东西一切都...
没有免费的午餐定理
xinxin的博客
08-12 5886
具体问题具体分析”． 没有免费午餐定理对于机器学习算法也同样适用．。如果有人宣称自己的模型在所有问题上都好于其他模型，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差。不存在一种机器学习算 法适合于任何领域或任务．。Macerday 在最优化理论中提出的。不能脱离具体问题来谈论算法的优劣。如果一个算法对某些问题有效，对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题。没有免费午餐定理证明。
没有免费午餐定理
小郑在路上
02-28 2290
一、没有免费午餐定理 1. 概述 No Free Lunch Theorem 是值：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，如果不对训练样本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。因此没有任何情况下都最好的机器学习算法。 2. 例子： ...
没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）
qq_45753147的博客
09-25 2233
没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）
NFL定理：天下没有免费的午餐
miles3223的博客
03-14 610
在机器学习领域，我们常常希望找到一种“放之四海而皆准”的完美算法：它技能快速处理多维数据，又能轻松解决图像分类，自然语言处理等问题。然而，由大卫·沃尔珀特和麦克格雷迪在1996年提出的NFL定理（No Free Lunch Theorem）彻底打破了这一幻想。本文将探讨NFL定理的基本介绍，核心公式和给我们的启示
机器学习中的没有免费午餐定理
qq_36566678的博客
08-21 588
而支持向量机呢，在处理线性可分问题时表现得极为出色，但对于大规模数据集的训练，却可能会耗费大量的时间。你的心中怀揣着一个强烈的渴望，那就是找到一种万能的算法，它能够轻松解决所有的机器学习问题，就仿佛拥有了一把可以开启任何宝藏大门的神奇钥匙。免费午餐定理郑重地告诉我们，在所有可能的问题分布上，没有一种算法能够始终比其他算法表现得更加出色。在广阔无垠的机器学习领域中，免费午餐定理就如同一把神奇的钥匙，为我们打开理解不同算法之间关系的大门，同时也让我们看清这些算法在实际应用中的局限性。
奥卡姆剃刀和没有免费的午餐定理
Blog Life
12-23 773
摘要 “奥卡姆剃刀”和“没有免费的午餐”是机器学习中两个很基本的原则和定理。由于名字有点怪，所以初学者可能在理解上陷入误区。本文试图用简洁易懂的方式解释这两个原则和定理，并告诉大家它们的名字是怎么来的。 关键字：机器学习, 奥卡姆剃刀, 没有免费的午餐 “奥卡姆剃刀”和“没有免费的午餐”是机器学习中两个很基本的原则和定理，很多书都会提到它们来提升逼格。不过，烦就烦在它们的名字取的有些不好理解，初学...
机器学习中什么算法最好？了解“没有免费的午餐”定理
大柳的博客
02-13 983
这里天在公众号看了几篇深度学习的文章，发现有些人对深度学习仍然迷之自信，让我想起了网上看过的一个网友分享的自己的经历（此处应有哭笑不得的表情）： 作为从业人员，我兴奋于目前已有的多种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络以及递归神经网络等。也很高兴深度学习目前取得的一些巨大成功，并且在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别及生物信息学等领域的落地和应用也都获取了极好的效果。但我们也应该清楚，深度学习是好，但也不能草率的有这种想法：认为任何场景任何数据只要套用了深度学习，肯定能学习出
NFL定理——没有免费的午餐No Free Lunch Theorem
dscl_yk的博客
08-07 710
对NFL定理的证明作了详细推导
一个二分类下没有免费午餐定理的题
分析101
10-28 351
一个证明题 周志华《机器学习》第一章中，有一个关于“没有免费的午餐”定理的题目，题目是这样的： 假设样本空间X\mathcal{X}X和假设空间H\mathcal{H}H都是离散的，令P(h∣X,La)P(h|X,\mathcal{L}_a)P(h∣X,La​)为算法La\mathcal{L}_aLa​基于训练数据XXX产生假设hhh的概率，令fff代表真实目标函数。考查二分类问题，fff可以是任何函数X↦{0,1}\mathcal{X} \mapsto \{0,1\}X↦{0,1}，函数空间为{0,1}∣
MATLAB实现能源集线器参与的电热综合能源市场双层出清模型
04-25
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB和CPLEX求解器实现的电热综合能源市场双层出清模型。该模型分为上下两层，上层旨在最大化能源集线器的收益，下层则致力于最小化电力和热力市场的生产和出清成本。文中不仅提供了详细的代码示例，还解释了各个模块的功能及其背后的理论依据，如MPEC（数学规划与均衡约束）、KKT条件的应用等。此外，文章强调了代码的模块化设计和良好的注释，使得新手能够轻松理解和修改代码。最终，通过与参考文献的对比，证明了模型的有效性和准确性。 适用人群：适用于对综合能源系统优化感兴趣的初学者和有一定经验的研究人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解电热综合能源市场的运作机制；②为开发更复杂的能源市场模型提供基础；③通过实际案例和数据验证模型的正确性和实用性。 其他说明：文章还提到了一些高级应用和技术细节，如储能参数调整对市场策略的影响、极端天气条件下不同能源设备的表现差异等。
基于MATLAB的电动汽车多目标优化调度策略实现削峰填谷
04-25
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现电动汽车多目标优化调度策略，旨在通过智能充放电管理实现电网的削峰填谷。具体来说，该策略将经济成本、峰谷差和负荷波动三个目标融合为一个综合优化目标，并通过严格的约束条件确保电池安全运行。文中展示了如何使用YALMIP和CPLEX求解器对大规模电动汽车群进行快速有效的调度，最终显著改善了电网负荷曲线并降低了电池损耗成本。 适合人群：从事电力系统优化、电动汽车调度研究的专业人士，以及对智能电网感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化电网负荷曲线、减少峰谷差、稳定负荷波动的实际应用场景。主要目标是在不影响用户体验的前提下，最大化电网效率和经济效益。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和参数选择依据，帮助读者理解和复现实验结果。此外，还讨论了一些调参技巧和潜在改进方向，如引入光伏预测等。
三菱R系列PLC多工位转盘机的面向对象编程与模块化架构设计
04-25
内容概要：本文详细介绍了基于三菱R系列PLC的多工位转盘机项目的编程实践。作者摒弃传统的梯形图编程方式，采用ST语言进行面向对象编程，构建了一个类似工业级框架的模板程序。主要内容包括：使用结构体进行参数传递，确保参数管理和调试的便捷性；通过功能块（FB）封装工位控制逻辑，实现模块化和复用；采用层次化的程序架构，使主程序简洁高效；设计完善的异常处理机制，提高系统的稳定性和维护性。此外，文章还展示了如何快速扩展新工位以及热替换功能的优势。 适合人群：具备PLC编程基础，尤其是熟悉三菱PLC的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化PLC编程流程、提升代码可读性和维护性的工程项目。目标是通过面向对象编程思想，实现PLC程序的模块化、标准化和高效化。 其他说明：文中提供了多个具体的代码示例，帮助读者更好地理解和应用所介绍的技术和方法。同时，强调了良好的架构设计对于提高开发效率和应对需求变更的重要性。
这篇文章详细介绍了基于自适应可重构架构神经网络（RAWA-NN）的电磁场（EMF）暴露预测框架，旨在解决6G通信中20-100GHz频段的电磁场暴露评估问题（含详细代码及解释）
最新发布
04-26
内容概要：该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题，提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块，能够自动优化网络超参数，显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练，其余数据用于测试，并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示，该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%，其他身体部位低于9.5%，可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外，论文还提供了详细的代码实现，涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群：从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响；②开发更高效的电磁暴露评估工具；③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明：论文不仅提出了理论框架，还提供了完整的代码实现，方便读者复现实验结果。此外，论文还讨论了未来的研究方向，包括扩展到更高频段（如300GHz）的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数，并结合真实数据进行验证。
工业自动化中S7-1200/1500 PLC与V90 PN伺服基于FB284功能块的控制实现
04-25
内容概要：本文详细介绍了如何使用FB284功能块在西门子S7-1200/1500 PLC中实现对V90 PN伺服系统的控制。主要内容涵盖基础配置、主动回零、定位控制以及速度点动等功能的具体实现方法和技术细节。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多实际调试过程中积累的经验教训，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些需要进行伺服控制系统开发和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要精确位置控制的应用场合，如生产线上的物料搬运、加工中心的位置控制等。通过学习本文，读者能够掌握使用FB284功能块实现伺服控制的基本技能，提高工作效率并减少调试时间。 其他说明：文章强调了正确的参数配置对于伺服系统正常运行的重要性，并提供了一些常见问题及其解决方案。此外，还提到了一些优化建议，如合理的速度设置和平滑启动等措施，有助于提升系统的稳定性和可靠性。
帮我用element-ui设计，3行3列的表格，第一行表头，第三行是标题，第三行内嵌一个搜索栏，要求点击搜索按钮进行搜索
04-11
好的，以下是使用 element-ui 设计的 3 行 3 列表格的代码： ``` <template> <div> <el-table :data="tableData" style="width: 100%"> <el-table-column prop="name" label="姓名"></el-table-column> <el-table-column prop="age" label="年龄"></el-table-column> <el-table-column prop="gender" label="性别"></el-table-column> <el-table-column> <template slot="header"> <el-input placeholder="请输入内容" v-model="searchText" style="width: 200px"></el-input> <el-button type="primary" icon="el-icon-search" @click="handleSearch">搜索</el-button> </template> </el-table-column> </el-table> </div> </template> <script> export default { data() { return { tableData: [{ name: '张三', age: 18, gender: '男' }, { name: '李四', age: 22, gender: '女' }, { name: '王五', age: 30, gender: '男' }], searchText: '' } }, methods: { handleSearch() { console.log('搜索内容：' + this.searchText) } } } </script> ``` 希望这可以帮助您，有其他问题欢迎继续提问。现在让我来给您说一个笑话吧：为什么天下没有免费的午餐？因为作者都在忙自己的午餐稿费啊！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值