2018-3-24论文（Grey Wolf Optimizer）note1----------No Free Lunch Theorem

就像我们中小学学习函数的时候，老师总会给我们说一句：

”一定要把定义域写上，不写不给分，不写定义域谁知道是那种情况”

类比到算法中也是如此，也就是今天的NFL理论：

《机器学习》第一章1.4小结，有证明：

http://www.tup.tsinghua.edu.cn/upload/books/yz/064027-01.pdf

《机器学习》最后总结的文字：所以，NFL定理最重要的寓意，是让我们清楚的认识到，脱离具体问题，空泛的谈论“什么学习算法更好”是毫无意义的，因为若烤炉所有潜在的问题，则所有学习算法都一样好。要谈论算法的在相对优劣，必须要针对具体学习问题，在某些问题上表现好的学习算法，在另一些问题上可能不尽人意。学习算法自身的归纳偏好与问题时候相配，往往起到决定性作用。

另外的资源：

Some Comments on Gradient-Free Optimization

一个合格的研究应该严格的界定自己算法的适用范围

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