遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。在机器学习中，遗传算法被广泛应用于优化问题和参数调整。
遗传算法的基本原理
- 初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个潜在的解决方案。
- 适应度评估：根据目标函数对每个个体进行评估，得到其适应度值。
- 选择：根据适应度值选择个体进行繁殖，适应度高的个体有更大的机会被选中。
- 交叉：随机选择两个个体进行交叉操作，产生新的个体。
- 变异：对个体进行随机变异，增加种群的多样性。
- 迭代：重复以上步骤，直到满足终止条件。
遗传算法在机器学习中的应用场景
- 神经网络参数优化：通过遗传算法优化神经网络的权重和偏置，提高模型的性能。
- 支持向量机参数调整：调整支持向量机的参数，如核函数参数和惩罚参数，以获得更好的分类结果。
- 聚类算法参数优化：通过遗传算法优化聚类算法的参数，如K均值算法中的聚类数量。
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遗传算法流程图
扩展阅读
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