关于遗传算法的基本步骤，遗传算法的基本步骤和特点是什么这个很多人还不知道，今天怡怡来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

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1、double angle(CHROM ch1,CHROM ch2);数据统计学习的5个基本流程统计学、大数据应用很广泛，常常被提及！统计学习也有一定的规律流程，下面我们大圣众包小编分享一位朋友关于统计学习流程步骤的看法，看看他怎么说。

2、统计学习现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或非监督学习问题。

3、尤其以监督学习应用面更广。

4、统计学习的一般流程得到一个有限的数据确定所有的学习模型确定模型选择的准则，就是学习的策略实现求解模型的算法并通过学习方法选择模型步骤一：得到一个有限的数据涉及到以下多个流程：1、数据的采集2、原始数据的格式化、标准化3、原始去噪，去掉错误的值(而不是误值，这里又涉及到一个复杂的问题，如何界定错误数据)4、预处理(针对具体需要研究的问题、抽取相应地特征组成需要研究的数据)步骤二：确定所有的学习模型这个问题取决于我们选择怎么样的学习方法。

5、常见得学习方法有：1、感知机模型2、k近邻法3、朴素贝叶斯法4、决策树5、逻辑斯谛回归和熵模型6、支持向量机7、提升方法AdaBoost8、EM算法9、隐马尔可夫模型10、条件随机场而且这些算法还可以进行变异、组合然后形成新的算法模型。

6、也是通常认为中数据挖掘比较核心的部分。

7、步骤三：确定模型选择的策略一般来说，当你确定了你的学习方法后，在学习的过程中会产生很多个模型。

8、而如何在这些模型中间挑选的模型，成为了我们亟待解决的问题。

9、一般衡量一个模型的程度我们使用两个指标：1、拟合能力2、泛化能力拟合能力表示模型的计算结果和实际结果的相程度，我们一般使用风险函数来衡量。

10、而风险函数是损失函数的期望。

11、所以我们其实是使用损失函数来衡量一个模型的期望。

12、常见的损失函数:1、0-1损失函数2、平分损失函数3、损失函数4、对数损失函数损失函数越小，模型的拟合能力就越好。

13、泛化能力泛化能力是指模型对新数据的预测能力。

14、一般来说，越复杂的模型的拟合能力越强，但是泛化能力越弱。

15、所以我们需要选择一个适当复杂度的模型，使其泛化能力和拟合能力都足够强。

16、而衡量一个模型同时具有较好地泛化能力和拟合能力，我们一般用结构风险函数。

17、结构风险函数是在风险函数的基础上面加上一个罚项。

18、通过罚项来降低复杂度高的模型的结构风险函数值。

19、从而达到筛选出合适的复杂度的模型的目的。

20、罚项一般取特征空间w的范数，一般有：1、L0范数2、L1范数3、L2范数4、核范数…步骤四：实现求解模型的算法并通过学习方法选择模型求解模型的算法其实就是求解结构风险函数最小值得算法,即结构风险函数化的问题。

21、如果结构风险函数在我们所关心的区域中是凸函数的话，那么任何局部最小解也是全局解。

22、现在已经有稳定，快速的数值计算方法来求二次可微地凸函数的最小值。

23、然而，很多时候我们没有办法通过结构风险函数直接算出它的最小值。

24、我们只能通过一些迭代的方式获得局部解。

25、常见的通过迭代的方式获得局部解的算法有：1、梯度下降法2、牛顿法3、共轭梯度法5、置信域方法另外还有一些算法：1、模拟退火2、遗传算法3、类免疫算法4、演化策略5、异演化算法6、微粒群算法7、神经网络8、支持向量机步骤五：利用学习得到的模型对新数据进行分析或预测到这一步一般来说已经成功了，然后往往现实是残酷的，辛辛苦苦20年，一朝回到。

26、往往学习得到的模型在实际使用过程当中并不是那么的理想。

27、这里面有很多种原因：有可能是原始数据的原因有可能是特征选择的原因有可能是模型的原因有可能是代码错误总之，以上的所有步骤的所有细节都可能导致你的模型不够。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。