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

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