NFL 定理指没有一个学习算法可在所有领域产生准确的学习器,即针对某一领域的问题,所有算法的期望性能相同。
NFL 定理可引出一个普适「守恒率」—— 对一个可行的学习算法而言,其性能对所有可能的目标函数求和结果均为零。