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機械学習に対する「No Free Lunch」の定理の意味は何ですか？
No Free Lunch（NFL）の定理は述べています（David H. WolpertとWilliam G. Macreadyによる論文Coevolutionary Free Lunchesを参照） 考えられるすべての問題でパフォーマンスが平均化されている場合、任意の2つのアルゴリズムは同等です。 「無料ランチなし」の定理は本当に本当ですか？実際にはどういう意味ですか？このアサーションを示す（MLコンテキストでの）良い例がいいでしょう。 動作が非常に悪いアルゴリズムをいくつか見たことがありますが、実際には上記の定理に従っているとは信じにくいため、この定理の私の解釈が正しいかどうかを理解しようとしています。それとも、Cybenkoの万能近似定理のような別の装飾定理ですか？