機器學習的科學可行性——計算學習理論

首先插句題外話，機器學習中有一條著名的定理：NO Free Lunch Theorem（NFL）。 假定我們所要訓練的機器學習模型事先是沒有目標任務的，也就是說這個模型針對的是出現機會均相同的「問題」（學習任務），那麼任意算法模型得到的期望性能都是相同的 —— 如果我們採用的是「瞎猜」的算法，和採用其它高級算法的期望性能是一樣的。（證明略） 然而，實際應用中，目標任務的出現概率不可能是均等的（需要

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