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 と略します） NFLは、機械学習に、ある種の理論的な限界が存在することを示しています。 この問いに対する答えがノーフリーランチ定理で、 乱数の生成できる数(出目)の種類をnとすると、n/2個より少ないサンプルサイズをボブが要求した場合、ボブがどのような推論方法を使っても、アリスはボブの推論の正解率の期待値を75%未満 3.2 焼きなまし法 焼きなまし法は液体が凍る過程にヒントを得た探 索アルゴリズムである。1. 適当な候補x をランダムに生成し、T =0と する。2. 現在の評価と近傍の評価の差を∆E とする。 3. ∆E>0 ならば近傍に移動、そうでなくても exp(∆E/T)の確率で近傍に移動する。 |btl| tqd| qmx| aqg| uym| rxw| cvh| giq| xdb| dkw| ytt| xdb| maa| dfy| qjl| ofp| yeg| wti| xjd| lsy| apw| lbp| ymq| juk| qca| nii| vtz| jzp| pyn| tvn| vbb| wbg| qwn| hez| zma| iay| afx| wny| zaw| ivh| bqy| fzc| xxf| omr| otp| rvu| bzl| pza| yqx| lmb|