機器學習和遺傳演算法有什麼聯絡
最佳答案 機器學習的本質是求解一個最最佳化問題。最最佳化求解，可以看作一個在解空間內的搜尋問題。不確定性最佳化，它的搜尋方向沒有一個確定的數學表示式，而是依賴一個隨即變數，在最佳化收斂到區域性極值時，能跳出區域性最優。
機器學習的本質是求解一個最最佳化問題。而遺傳演算法屬於最最佳化演算法中的不確定性最佳化(Stochastic optimization)。最最佳化求解，可以看作一個在解空間內的搜尋問題。不確定性最佳化，它的搜尋方向沒有一個確定的數學表示式，而是依賴一個隨即變數，在最佳化收斂到區域性極值時，能跳出區域性最優。計算生物裡，有段時間流行過一些以GA演算法為基礎的Marker篩選方法，但這類演算法終究是非主流。因為在對於求解生物問題來講，最重要的是結果的穩健與可重複，這一點恰恰是GA的弱點。
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