进化计算可以作为一种强化学习的方法吗?

进化计算是什么?它是一种强化学习的方法吗?还是一种独立的机器学习方法?或者可能都不是?

请引用用于回答此问题的参考文献。


回答:

有一些进化方法明确旨在解决强化学习问题。这个子领域通常被称为学习分类系统(Learning Classifier Systems, LCS),或者偶尔被称为基于遗传的机器学习(Genetics-Based Machine Learning, GBML)。

除此之外,我不确定你的问题是否有一个明确的答案。这基本上归结为“什么是机器学习?”我们并没有就如何回答这个问题达成共识。对于一些人来说,进化计算可能是该子领域的一部分。对于其他人来说,则不是。我刚刚从书架上抽取了几本机器学习教科书,其中大约有一半包含了关于进化方法的材料。我怀疑15年前这个比例会更高,但时尚会变,机器学习现在几乎是统计学的一个子领域。进化计算方法不太符合这种模式。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注