Teorema tidak ada makan siang gratis: Perbedaan antara revisi

Jelajahi riwayat secara interaktif

← Revisi sebelumnya

Konten dihapus Konten ditambahkan

VisualTeks wiki

Sebaris

@@ Baris 1: / Baris 1: @@
 {{Tambah rujukan|date=July 2022}}
-Dalam [[cerita rakyat matematika]], '''teorema''' "'''tidak ada makan siang gratis'''" ([[bahasa Inggris]]: ''no free lunch theorem''(s)'';'' disingkat '''NFL''') dikemukakan oleh [[David Wolpert]] dan [[William G. Macready|William Macready]], merujuk pada pepatah [[Tidak ada yang namanya makan siang gratis|tidak ada makan siang gratis]] (''no such a thing as free lunch'') yang berarti tidak ada jalan pintas yang mudah menuju kesuksesan. Teorema ini pertama kali dipublikasikan dalam makalah ilmiah keduanya yang berjudul "''No Free Lunch Theorems for Optimization"'' pada tahun 1997.<ref name="WM97">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1997|title=No Free Lunch Theorems for Optimization|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/585893|journal=IEEE Transactions on Evolutionary Computation|volume=1|pages=67–82|doi=10.1109/4235.585893}}</ref> Wolpert sebelumnya telah menemukan teorema serupa untuk [[pemelajaran mesin]] (inferensi statistik).<ref name="Wolpert96">Wolpert, David (1996), "[http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf The Lack of ''A Priori'' Distinctions between Learning Algorithms]", ''Neural Computation'', pp. 1341–1390. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20161220125415/http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf|date=2016-12-20}}</ref>
+Dalam [[cerita rakyat matematika]], '''teorema''' "'''tidak ada makan siang gratis'''" ([[bahasa Inggris]]: ''no free lunch theorem''(s)'';'' disingkat '''NFL''') dikemukakan oleh [[David Wolpert]] dan [[William G. Macready|William Macready]], merujuk pada pepatah ''[[Tidak ada makan siang gratis]]'' (''no such a thing as free lunch'') yang berarti tidak ada jalan pintas yang mudah menuju kesuksesan. Teorema ini pertama kali dipublikasikan dalam makalah ilmiah keduanya yang berjudul "''No Free Lunch Theorems for Optimization"'' pada tahun 1997.<ref name="WM97">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1997|title=No Free Lunch Theorems for Optimization|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/585893|journal=IEEE Transactions on Evolutionary Computation|volume=1|pages=67–82|doi=10.1109/4235.585893}}</ref> Wolpert sebelumnya telah menemukan teorema serupa untuk [[pemelajaran mesin]] (inferensi statistik).<ref name="Wolpert96">Wolpert, David (1996), "[http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf The Lack of ''A Priori'' Distinctions between Learning Algorithms]", ''Neural Computation'', pp. 1341–1390. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20161220125415/http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf|date=2016-12-20}}</ref>
 Pada tahun 2005, Wolpert dan Macready menjelaskan teorema pertama NFL dalam makalah mereka, "menyatakan bahwa dua sembarang algoritma [[Optimisasi|optimasi]] akan memiliki performa rata-rata yang sama, jika diuji pada seluruh kemungkinan masalah".<ref name="WM-coev">Wolpert, D.H., and Macready, W.G. (2005) "Coevolutionary free lunches", ''IEEE Transactions on Evolutionary Computation'', 9(6): 721–735</ref>