NFL定理（No Free Lunch）

最新推荐文章于 2025-03-14 20:38:35 发布
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博客围绕NFL定理展开，主要聚焦于对该定理的理解。NFL定理在信息技术领域有一定重要性，理解它有助于相关技术的研究与应用。

NFL定理–理解

NFL定理及前提
weixin_41370083的博客
08-14 6930
什么是NFL（No Free Lunch Theorem) 我们在做模型时，都会在算法的选择上花费了大部分时间，会纠结在算法的好坏以及各自的优缺点，最终实现我们的目标函数和现实函数之间的总误差最小。我们也会平时挂在嘴边，哪个算法比哪个好。但是在周志华老师《机器学习》的书中提到一个概念NFL。 周志华老师写道： 通过公式的推导，我们发现总误差竟然与学习算法无关，对于任意两个学习算法，无...
NFL定理——没有免费的午餐No Free Lunch Theorem
dscl_yk的博客
08-07 806
对NFL定理的证明作了详细推导
NFL定理（No Free Lunch Theorem）
qq_39957456的博客
08-28 1133
由于对所有可能函数的相互补偿，最优化算法的性能是等价的。 该定理暗指，没有其它任何算法能够比搜索空间的线性列举或者纯随机搜索算法更优。 该定理只是定义在有限的搜索空间，对无限搜索空间结论是否成立尚不清楚 NFL定理重要前提：所有问题出现的机会相同，或者所有问题同等重要。 而实际情形并非如此。脱离具体问题，空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义。 例子，问：想要快速从A地到达B地，最好的解决方案是什么？ 如果A是南京鼓楼，B是南京新街口，那么骑自行车可能是一个最好的解决方案； 如果A
NFL 定理
PonyMzp的博客
10-17 807
NFL定理的核心思想是：在所有可能的问题实例上，所有优化算法在平均情况下都具有相同的性能。这个定理强调了一个重要观点，即算法的性能不仅取决于算法本身，还取决于要解决的具体问题。NFL定理的重要性在于它提醒我们，要根据特定问题的性质来选择适当的优化算法。不同问题可能需要不同的算法或策略，没有一种"免费的午餐"算法，即没有一种算法可以无需关注问题的特性而在所有问题上都表现得很好。在实践中，机器学习从业者需要考虑问题的特性、数据分布和领域知识，以选择最合适的算法和策略来解决特定的任务。
No Free Lunch Theorem(NFL)（摘抄）
BAKAb的博客
05-27 303
如果考虑所有潜在的问题，无论学习算法A多聪明，学习算法B多笨拙，他们的训练集外误差相同。 所以脱离具体问题，空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义。 要谈论算法地相对优劣，必须要针对具体的学习问题；在某些问题上表现好的学习算法，在另一些问题上却可能不尽如人意，学习算法自身的归纳偏好与问题是否相配，往往会起到决定性的作用。 ...
【机器学习】无免费午餐定理（No Free Lunch Theorem，简称NFL定理）和奥卡姆剃刀（Occam‘s Razor）以及K-折交叉验证法的基本概念
ya的博客
08-22 2848
核心思想：没有任何一种算法可以在所有可能的问题上总是比其他算法表现得更好具体来说，NFL定理指出，如果我们考虑所有可能的问题，那么所有算法的平均性能是相同的。这意味着，没有一种算法可以在所有类型的问题上都表现得最优。换句话说，一种算法在某一类问题上可能非常有效，但在另一类问题上可能就表现得很差。因此，不存在一种“万能”的算法可以解决所有问题。无免费午餐定理告诉我们，没有一种算法可以在不考虑问题特性的情况下，无条件地被认为是最好的。每个算法都有其适用的场景和限制。
No Free Lunch Theorem 简要推导分析
SARIHUST的博客
06-17 998
No Free Lunch Theorem 简要推导分析 ​       NFL定理表明，在真实目标函数 fff 均匀分布条件下，任何学习算法的 L\mathcal{L}L 期望性能（这里用总误差反映）永远是相同的. 下面对NFL定理基于二分类问题作详细的推导与分析 符号说明 ​        我们用 xxx 表示某一个特定的样本，用 X\mathcal{X}X 表示所有样本组成
机器学习公式推导【Day1】NFL定理
努力上进的小叶
03-02 3636
NFL没有免费的午餐定理1. NFL定理（No Free Lunch Theorem）2. NFL定理解析 （本文为个人学习总结笔记） 1. NFL定理（No Free Lunch Theorem） 无论算法多么聪明或者多么笨拙，算法他们的期望性能是相同的，具体如下： 为简单起见，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\le...
NFL定理：天下没有免费的午餐
最新发布
miles3223的博客
03-14 943
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
第一章 NFL定理
fengkuangdexiaoji123的博客
01-16 646
NFL定理_西瓜书学习拓展笔记（一）
chenotk的博客
09-07 1049
西瓜书也算是听说了很久了，之前看过一点电子版的书一直觉得自己的底子还不太够也就没有去买来系统的学习，虽然但是刚好考研也算是把之前没学好的高数线代概率论全都过了一遍，再加上也学过了一部分专业课的课程了，于是决定考研复习学不进去的时候学点别的放松一下心情吧。 主要的内容都在书上写写划划了，写在这里的东西算是对书上难点的查阅理解总结归纳，有不对的地方还希望发现的朋友能够指正。 第一章 概论 No Free Lunch Theorem（NFL定理） 百度百科：该定理的结论是，由于对所有可能函数的相互补偿，最优化算
程序员的机器学习笔记－第一篇 NFL定理
我终于懂了（没懂）博客
12-10 1837
在前一篇笔记中介绍了一些机器学习中的基本概念，其中提到了“模型”和“假设空间”的概念，也说过“统计学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型，模型确定了，模型的假设空间自然就确定了，后面要做的就是从假设空间子搜索最优的假设”。那么，大家可能就会提出这样的问题“哪一种模型能提出最好的假设空间，从而得到性能最好的假设函数？”或者“有没有一个最强大的模型，使用它就可以解决所有的问题”或者更具体的“传统的机器机器学习技术和现在正火热的深度学习哪个更好？”。答案很简单：不结合具体的问题去比较哪个模型...
机器学习：西瓜问题之浅谈NFL定理
慵懒的黄桃
04-02 2251
在谈论NFL定理之前，有几点概念理解需要强调： 样本空间：并非所有样本组成的空间，而是属性张成的空间，也就是对于已经定义好的属性，样本空间就覆盖了全部的可能。故西瓜问题的样本空间就是书中所讲的4*4*4+1=65种。那么，样本空间就真的覆盖了现实生活中所有的情况吗？显然不是，最真实的情况只能不断逼近，而无法准确地全部预测。例如，书中西瓜有色泽、根蒂、敲声三个属性，那么比如花纹这...
机器学习 NFL定理
No_Rishi的博客
02-14 3177
一、什么是NFL定理？ No Free Lunch Theoren ，没有免费的午餐定理，简称NFL定理； 在机器学习算法中体现为在没有实际背景下，没有任何一种算法比随机胡猜的效果更好； 学习算法必须要作出一个与问题领域有关的“假设”，分类器必须与问题域相适应，不存在一个与具体应用无关的，普遍适用的“最优分类器”； 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关注的问题，而不需要考虑这个模型是否很好
机器学习中的人生启示：“没有免费的午餐”定理（NFL）的个人发展之道→探讨感觉和身边其他人有差距怎么办？
蓝色是天的博客
08-06 2136
本文探讨了NFL定理在个人发展中的应用，并提供了克服局限性思维的方法和建议。根据NFL定理，没有一种单一的方法适用于所有情况。首先，个人的多样性和独特性是竞争优势，结合不同领域的知识和技能，创造独特解决方案。其次，持续学习和专业发展至关重要，提高自己的专业能力和竞争力。克服局限性思维需要拓宽视野、开放思维，跳出舒适区，探索多种解决方案，运用系统思维和多元思考。面对挫折和失败，积极看待并从中学习经验。个人发展是不断演化和成长的过程，实现个人的成功和成长需要自我认识、持续学习和不断调整。通过应用这些方法和原则，
NFL公式推导
07-29 2584
【什么是NFL】 按照周志华老师说的 通过公式的推导，我们发现总误差竟然与学习算法无关，对于任意两个学习算法， 无论哪个算法更加”聪明“或者更加”笨拙"，它们的期望性能竟然相同。 这就是”没有免费的午餐“定理（No Free Lunch Theorem,简称NFL定理) 【NFL推导】 为简单起见，假设样本空间X和假设空间H都是离散的.令P(h|X,ζa) 代表算法ζa基于训练数据X产生假设h的概率,再令f代表我们希望学习的真实目标函数。ζa的“训练集外误差”，即ζa在训练集之外的所有样本上的.
浅谈NFL没有免费的午餐定理
weixin_39408986的博客
03-14 946
浅谈NFL定理   NFL定义全称，No Lunch Free没有免费的午餐定理，这是帮助我们理解算法性能的一个定理。你可能会觉得这个定理证明出来的结论或许是无稽之谈，或许产生一种算法的无用论，但是事实并非如此。下面介绍的没有免费午餐定理的大部分内容取自机器学习-周志华   刚开始看到这个定理的时候你一定会觉得精深难懂，但是实际上确实只需要一些基础的概率知识就能理解这条定理的基本内容。   介绍...
没有免费的午餐理论 No Free Lunch Theorem
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Learning-Deep
12-24 1万+
没有免费午餐理论是在有限的搜索空间中，当且仅当我们指定了具体的问题的时候我们才能说一个优化方法要优于另一种优化方法。也就是说，在理论上，不存在一个算法在所有的问题上都能获得最优的结果。
看懂nfl定理需要什么知识_NFL球队为什么不经常通过？
weixin_26746401的博客
08-21 1556
看懂nfl定理需要什么知识Debunking common NFL myths in an analytical study on the true value of passing the ball 在关于传球真实价值的分析研究中揭穿NFL常见神话 Background 背景 Analytics are not used enough in the NFL. In a league with...
NFL草案信息抓取工具与数据分析展望
资源摘要信息: "NFL-Draft-Scraper" NFL刮草机项目是一个数据抓取应用，旨在从NFL（美国国家橄榄球联盟）官方网站或其他提供NFL选秀信息的站点抓取数据，并将这些数据保存到一个CSV文件中。该项目使用了Python编程...
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