非妃是公主
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机器学习12：演化学习

作者：非妃是公主
专栏：《机器学习》
个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩
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专栏地址

《机器学习》专栏地址

专栏系列文章

机器学习01：绪论

机器学习02：模型评估

机器学习03：线性回归与多分类学习

机器学习04：支持向量机

机器学习05：神经网络学习

机器学习06：决策树学习

机器学习07：贝叶斯学习

机器学习08：最近邻学习

机器学习09：无监督学习

机器学习10：集成学习

机器学习11：代价敏感学习

机器学习12：演化学习

文章目录

  • 专栏地址
  • 专栏系列文章
  • 演化学习基础知识
  • 遗传算法
    • 遗传算法计算流程
    • 遗传算法编码
    • 适应性度量函数
    • 选择
    • 交叉
    • 变异
  • 演化神经网络
  • 演化学习问题与挑战

演化学习基础知识

机器学习12：演化学习_第1张图片
演化算法：或称“进化算法”，它 是一个“算法簇”，其灵感都来自于大自然的生物进化。演化算法有很多的版本，比如，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，以及不同的再生和选择方法，与传统的优化算法相比，演化算法的特点在于：

  • 具有高鲁棒性和广泛适应性；
  • 具有自组织、自适应、自学习的特性；
  • 本质并行性；
  • 能够不受问题性质的限制，有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题。
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    机器学习12：演化学习_第3张图片

遗传算法

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机器学习12：演化学习_第5张图片

遗传算法计算流程

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遗传算法编码

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适应性度量函数

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选择

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交叉

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变异

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机器学习12：演化学习_第15张图片

演化神经网络

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机器学习12：演化学习_第25张图片
机器学习12：演化学习_第26张图片

演化学习问题与挑战

  • 存在的问题：对演化算法这类随机性启发式优化算法而言，其理论研究不，比如优化效率高低、与最优解的逼近程度如何、启发式算子效用评估等问题难以有严格的答案，这导致了演化学习也缺乏有效的理论解释。
  • 挑战：近些年，一方面学习模型变得复杂、数据增长迅速、一方面对模型训练时间有严格约束，如何使得演化学习能够进行有效、快速地优化，还有待深入的研究。

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    jsp指令的一般语法格式： <%@ 指令名 属性 =”值 ” %> 常用的三种指令： page,include,taglib page指令语法形式： <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%> include指令语法形式： <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他