沒有免費午餐定理（No Free Lunch Theorem)
如果我們不對特徵空間有先驗假設，則所有的演算法表現是一樣的。
比如，假設我們的計算機只有兩個儲存單元，儲存是特徵空間中的特證，每一個儲存單元又給一個標籤。一共有兩種標籤，我們給出其中一個儲存單元的標籤，然後預測另一個儲存單元的標籤，在不假設兩種標籤哪個機率大的情況下，則無論演算法預測出是哪種標籤，成功的機率都是 50%
機器判斷的一個基本假設
我們認為：特徵差距小的樣本更有可能是同一類。
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