機器學習和遺傳算法有什麼聯繫

機器學習的本質是求解一個最優化問題。而遺傳算法屬於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。計算生物裏，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。