机器学习之没有免费午餐定理

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，则所有的算法表现是一样的。
比如，假设我们的计算机只有两个存储单元，存储是特征空间中的特证，每一个存储单元又给一个标签。一共有两种标签，我们给出其中一个存储单元的标签，然后预测另一个存储单元的标签，在不假设两种标签哪个概率大的情况下，则无论算法预测出是哪种标签，成功的概率都是 50%

机器判断的一个基本假设

我们认为：特征差距小的样本更有可能是同一类。

机器学习

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Lois

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