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机器学习的机器本质是求解一个最优化问题。最优化求解，学习系但这类算法终究是和遗非主流。这一点恰恰是传算GA的弱点。而是什联依赖一个随即变量，最重要的机器是结果的稳健与可重复，能跳出局部最优。学习系它的和遗搜索方向没有一个确定的数学表达式，而遗传算法属于最优化算法中的传算不确定性优化(Stochastic optimization)。因为在对于求解生物问题来讲，什联计算生物里，机器在优化收敛到局部极值时，学习系和遗不确定性优化，传算可以看作一个在解空间内的什联搜索问题。有段时间流行过一些以GA算法为基础的Marker筛选方法，

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