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机器学习 Machine Learning
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2020年7月23日 (四) 09:53
→遗传算法
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==方法==
==方法==
:''主文章:[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''
:''主文章:[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''
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===遗传算法===
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:''主文章:[https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm 遗传算法]''
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遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟[https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_selection 自然选择]过程的[https://en.wikipedia.org/wiki/Search_algorithm 搜索][https://en.wikipedia.org/wiki/Heuristic_(computer_science) 启发]式算法,它利用[https://en.wikipedia.org/wiki/Mutation_(genetic_algorithm) 变异]和[https://en.wikipedia.org/wiki/Crossover_(genetic_algorithm) 重组]等方法生成新的[https://en.wikipedia.org/wiki/Chromosome_(genetic_algorithm) 基因型],以期为给定问题找到好的解决方案。在机器学习中,遗传算法在20世纪80年代和90年代得到了一些应用
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<ref>{{cite journal |last1=Goldberg |first1=David E. |first2=John H. |last2=Holland |title=Genetic algorithms and machine learning |journal=Machine Learning |volume=3 |issue=2 |year=1988 |pages=95–99 }}</ref><ref>{{cite book |title=Machine Learning, Neural and Statistical Classification |first1=D. |last1=Michie |first2=D. J. |last2=Spiegelhalter |first3=C. C. |last3=Taylor |year=1994 |publisher=Ellis Horwood}}</ref>。
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相反,机器学习技术被用来改进遗传算法和[https://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_algorithm 进化算法]的性能
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<ref>{{cite journal |last1=Zhang |first1=Jun |last2=Zhan |first2=Zhi-hui |last3=Lin |first3=Ying |last4=Chen |first4=Ni |last5=Gong |first5=Yue-jiao |last6=Zhong |first6=Jing-hui |last7=Chung |first7=Henry S.H. |last8=Li |first8=Yun |last9=Shi |first9=Yu-hui |title=Evolutionary Computation Meets Machine Learning: A Survey |journal=Computational Intelligence Magazine |year=2011 |volume=6 |issue=4 |pages=68–75 |url=http://ieeexplore.ieee.org/iel5/10207/6052357/06052374.pdf?arnumber=6052374 }}</ref>。
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=== 学习算法的分类 Types of learning algorithms ===
=== 学习算法的分类 Types of learning algorithms ===
Yillia Jing
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