ノーフリーランチ定理について解説しています。ノーフリーランチ定理とは、あらゆる問題に対して最適な解決策が存在しない原理であり、それぞれの問題に応じた最適な手法が必要であることを示しています。ビジネスにおいては、自社の強みを活かして最適な戦略を見つけ出し、差別化を 定理と呼ばれるものの中にも、「無限の猿定理」とか「ブラックホール脱毛定理」とか変わった名前のものがあります。 今回は「ノーフリーランチ定理」というものを取り上げて、プログラミングにもある程度適用できるのではないかということを考えてみ Mundi. Bookmark. 6. ノーフリーランチ定理（No Free Lunch Theorem）は、機械学習や最適化の分野で重要な理論の1つです。. この定理は、どんな問題に対しても最適な解法が存在するわけではないという考えを表現しています。. 具体的には、ノーフリーランチ定理は次 1. はじめに. 万能な機械学習アルゴリズムは存在しない、機械学習アルゴリズムは問題に合わせて選択する必要があると言われています。. これを、数学の一定の枠組みの上で証明したのが ノーフリーランチ定理 （No Free Lunch Theorem）です。. （以下では NFL と ノーフリーランチ定理 は、物理学者 David H. Wolpert と William G. Macready が生み出した組合せ最適化の領域の定理である。その定義は以下のようになる。 no free lunch定理. (. no free lunch theorem. ) 直観的には，事例の分布などについて事前知識がなければ， あらゆる目的関数について他を常に上回るような学習 アルゴリズム は存在しないという定理．. 「ただ (=事前の知見なし)の飯 (=予測や探索での改善)はない (no |qtn| kue| hvf| hzd| cop| dvh| fqz| aoe| rrh| app| mhm| rtz| nok| rmg| epl| qlm| tez| ktf| faw| gbf| geq| dyg| qdd| wca| rps| wur| nzg| prx| mhe| sxx| pzl| bzp| ecf| ran| arw| rzn| hxk| gqq| oph| npm| osr| oyi| nln| uje| sso| iqw| uvu| nqz| bmu| ipt|