algorithm - 遗传算法如何用于促进机器学习？

Question

我是一名本科生，正在对遗传算法在视频游戏中的作用进行非常基础的研究。在 Youtube 上，有一些视频展示了人们如何使用算法来教电脑播放器如何玩。

我将遗传算法理解为一种搜索算法，当您知道您希望实现但不完全准确的一般解决方案时，最好使用它。前任。在 TSP 中，您知道您想找到最短的路线，或者在考试安排问题中，您希望所有学生都能以最少的“中断”来参加考试。在这些问题中，算法的用途很明确。但是，我无法用 ga 掌握“机器学习”的概念

当遗传算法被用来教计算机如何玩时，它们是如何“学习”的？他们是如何学会玩游戏的？他们试图解决的“优化问题”是什么？

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一种用途是特征选择。

很多时候，尤其是在文本问题中——但不仅是——你的特征空间很大，而且许多机器学习算法（例如KNN）容易受到非信息特征的影响，并且随着大量特征而变得更糟。

使用特征选择算法，您可以减少问题的维度——但问题是——如何选择哪些特征是冗余的？

有很多方法可以做到，但其中一种是使用 Gentic Algorithm 作为搜索功能，并尝试优化您想要保留的功能的子集。

这个用法比较常用，甚至在AttributeSelection包中的开源ML库Weka中实现为GeneticSearch

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