【機器學習和遺傳算法有什么聯系】機器學習的本質是求解一個最優化問題 。而遺傳算法屬于最優化算法中的不確定性優化(Stochastic optimization) 。最優化求解 ， 可以看作一個在解空間內的搜索問題 。不確定性優化，它的搜索方向沒有一個確定的數學表達式 ， 而是依賴一個隨即變量 ， 在優化收斂到局部極值時，能跳出局部最優 。計算生物里，有段時間流行過一些以GA算法為基礎的Marker篩選方法，但這類算法終究是非主流 。因為在對于求解生物問題來講 ， 最重要的是結果的穩健與可重復，這一點恰恰是GA的弱點 。
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