タイトル：ノーフリーランチの定理について重要なのは何ですか？
著者：David H.Wolpert
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要約：No Free Lunch theoremsは、一様分布の上帰納問題（探索問題または学習問題）の下で、すべての帰納アルゴリズムが均等に実行されることを証明しています。 私はこの章で議論するように、thetheoremsの重要性は、すべての問題上の分布についての任意のassumptionaboutずに、{不均一}分布を含むシナリオを分析し、異なるアルゴリズムを比較するためにそれらを使用することによって発生します。 特に、定理は、{反}交差検証（{最悪}サンプル外の振る舞いを持つ候補アルゴリズムのセットの中から選択する）が、一方が帰納問題上の分布が、一方が（反）交差検証を使用して選択しているアルゴリズムのセットにどのように関連しているかについて、定式化されていない仮定をしない限り、交差検証としても機能することを証明している。 さらに，特定の分布を仮定せずに特定のアルゴリズムの強さを確立する文献における多くの結果の意義に関するstrongcaveatsを確立する。 彼らはまた、教師あり学習の間の`辞書”を動機づけ、blackbox最適化を改善し、教師あり学習からblackbox最適化の領域に技術を`翻訳”することを可能にし、blackbox最適化アル これらのトピックに加えて、iまた、簡単に科学の哲学のためのそれらの意味を議論します。