Cos’è il No Free Lunch Theorem?
Il teorema No Free Lunch (NFL) per l’ottimizzazione e l’apprendimento automatico afferma che nessun singolo algoritmo è universalmente superiore a qualsiasi altro se si considera la media di tutti i possibili problemi. Se un algoritmo funziona eccezionalmente bene su una classe di problemi, le sue prestazioni su altre classi saranno altrettanto peggiori. Ciò significa che un algoritmo specializzato supererà uno generico su tipi di problemi specifici, ma la sua applicabilità generale è limitata.