机器学习遗传法（遗传算法心得）

遗传算法属于哪种人工智能技术范畴

人工智能（Artificial Intelligence， AI）是一门致力于研究、开发、实现和应用智能体（如计算机程序或机器人）的学科。它旨在模拟、扩展和辅助人类的智能，使机器能够模仿或超越人类在某些方面的智能表现。人工智能的核心领域包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、专家系统、遗传算法等。

在人工智能的算法层以下，不是人工智能的算法分类有数据库存储、软件开发、系统设计和决策分析。这些领域都不属于人工智能，它们都是一些传统的信息处理方法。而人工智能所使用的分类方法，主要包含有机器学习、神经网络、语义分析、自然语言处理、图形处理以及遗传算法。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

信息感应与辨证处理。研究范畴包括：语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最大的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

比如贪婪法，就是按照贪婪策略选择，同样的条件下，每个决策选1000次结果都是一样的。随机算法就不会有这么确定的结果，它是一种带启发式的随机搜索，非常适合一些传统方法难以解决的复杂问题或非线性问题，在人工智能、自适应控制、机器学习等领域得到了广泛的应用。

【Python机器学习】用遗传算法实现符号回归——浅析gplearn

1、在Python机器学习领域，gplearn作为符号回归算法的代表，以其成熟度超越了同类工具。它利用遗传算法寻找隐藏的数学公式，以更复杂的方式处理特征变量与目标变量之间的关系。不同于线性模型的简单表达，符号回归探索的是潜在的非线性规律。

2、Gplearn是一个Python库，基于遗传编程原理，用于机器学习。遗传编程通过模拟自然选择过程，包括选择、交叉和变异等操作，对候选解决方案进行搜索，以寻找问题的最优解。Gplearn适用于寻找复杂非线性关系的决策树和多项式方程替代模型。它在难以用传统机器学习算法建模的场景中特别有用。

3、gplearn只支持单标的，在CTA策略单标的可以，但单标的下挖掘的因子，很容易过拟合。内置的函数不适合金融量化因子，需要自己扩展。而且原生的扩展，不支持常数项，比如SMA（10），这个10就是常数。原生的fitness是ic和Rank IC，不支持夏普比或者卡玛比率这种。

4、建议使用由华南农业大学、暨南大学、华南理工大学高校硕博学生联合团队推出的Python高性能遗传和进化算法工具箱：Geatpy。它是目前进化计算领域与platemo、matlab遗传算法工具箱等有相当的权威和影响力的高性能实用型进化算法工具箱，而其效率和易用性居于领先地位。

机器学习和遗传算法有什么联系

1、机器学习的本质是求解一个最优化问题。而遗传算法属于最优化算法中的不确定性优化（Stochastic optimization）。最优化求解，可以看作一个在解空间内的搜索问题。不确定性优化，它的搜索方向没有一个确定的数学表达式，而是依赖一个随即变量，在优化收敛到局部极值时，能跳出局部最优。

2、高中遗传算法智能排课系统属于机器学习。遗传算法是一种智能式搜索算法，遗传算法已经广泛的被人们应用于机器学习、组合优化、人工生命、信号处理、和自适应控制领域。

3、遗传算法是一种进化计算的算法，在机器学习中可以用来对大量的数据进行分析和建模。遗传算法的关键点包括：初始种群：算法需要输入初始种群，即解决问题的一组可能解。变异和交叉：遗传算法从初始种群中选择优秀的个体进行变异和交叉操作，产生新的个体，用于替代较差的个体。

4、遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。

5、在Python机器学习领域，gplearn作为符号回归算法的代表，以其成熟度超越了同类工具。它利用遗传算法寻找隐藏的数学公式，以更复杂的方式处理特征变量与目标变量之间的关系。不同于线性模型的简单表达，符号回归探索的是潜在的非线性规律。