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人工智能 (机器学习 (进化主义学派 (代表人物：约翰·霍兰德, 强调对外部世界的“适应性”。算法本身具备随机性，更有可能产生新颖的结果,…
人工智能
机器学习
进化主义学派
代表人物：约翰·霍兰德
强调对外部世界的“适应性”。算法本身具备随机性，更有可能产生新颖的结果
主算法：遗传算法
多样性（允许随机变异），是提高种群适应性的重要机制
贝叶斯学派
朴素贝叶斯：垃圾邮件分类
隐马尔科夫模型HMM：语音识别系统、机器翻译系统、谷歌网页排名
主算法：贝叶斯网络
发明人：朱迪亚·珀尓 2012年获图灵奖
应用1：模拟基因在活细胞中如何相互管制，以发现哪些基因与哪些疾病相关联
应用2：用于识别艾滋病毒蛋白质与能表达该病毒的特征微小区域，以用于训练免疫系统，来获取艾滋病毒疫苗
连接主义学派
主算法：神经网络
“任意函数生成器”，适于解决确定的优化问题
著名的反向传播算法，在给定的随机初始值后，以“确定”的步骤开展优化。容易陷入局部最优解
符号主义学派
主算法：决策树
适于生成确定普适的规则，比如，所有人都会死