了解遗传算法和其他机器学习，从哪里开始？答案

【问题标题】：Understanding genetic algorithms and other machine learning, where to begin?了解遗传算法和其他机器学习，从哪里开始？
【发布时间】：2011-10-07 13:55:26
【问题描述】：

首先，我应该简要总结一下我为什么要问这个问题。目前我是一名大学生，开始了数字媒体设计荣誉学位的最后一项任务。最近我对人工智能产生了浓厚的兴趣，并希望在上述作业中加入一些漂亮的东西。

我希望涵盖的主要主题是紧急行为，当用户与该项目交互时，这些行为将在视觉上传达给用户。无论如何，我一直在阅读 Stephen Marsland 的一篇很棒的文章，叫做机器学习。我还不能假装对这些主题了解很多，但我觉得它好像是许多机器学习主题和技术的中级指南。

Machine Learning by Stephen Marsland

我一直在战略性地从头到尾阅读这本书，现在大约完成了一半。我了解了神经网络，如多层感知和径向基网络，用于解决线性、分类和时间序列问题/情况。然后，我在一些关于支持向量机的想法中苦苦挣扎，慢慢地，我开始了解高维和内核技巧。

然而，现在事情变得令人难过，我开始拖着自己浏览一些内容，而且我真的很难有意识地理解所呈现的技术和数学。此外，当我尝试编写示例时，我花费越来越长的时间来拼凑空白（可以这么说）。现在，我不是在寻找一个简单、艰难和快速的出路，但我也意识到我还剩下时间来完成这个项目。

如果其他人也有类似的经历，他们现在处于另一边，他们是否可以与我分享一些事情的看法。当我获得更多经验时，你会建议直接跳入遗传算法并重新研究其他主题，还是会无法管理？或者也许是另一个可以很好地引导到遗传算法的主题？我对数学和编程概念有一定的了解，但完全是自学的（我的学位侧重于设计，而不是计算机科学和软件工程）。

如果是这样，您是否可以与我分享任何资源或建议？我将非常感激，并提前感谢大家。

TL;DR 需要通过遗传算法推动紧急行为项目的正确方向。请分享任何好的资源。

（抱歉，第一次提问的问题太长了）。

【问题讨论】：

NP，好问题..即使它完全偏离主题；）。尽管我处于图腾的底层，但我在一家机器学习公司工作，该公司有幸被谷歌收购。所以，我完全理解你对这个话题的迷恋。无论如何，请查看我答案中的资源，它们可能会引导您朝着正确的方向前进。

标签： behavior genetic-algorithm genetic-programming

【解决方案1】：

我向您推荐 Toby Segaran 的书：Programming Collective Intelligence。
实际上，它并没有包含太多的学术知识（包含大量可怕的方程式和大量数学），而是可以帮助您直观地感受 ML 算法的真实单词引物。

【讨论】：

哦，太好了，我会看看能不能在城里的图书馆里找到它。感谢那。进入这类话题时会感到很失落吗？我觉得我已经掌握了窍门，但也可能正在从我所做的错误假设中学习。无论如何，再次感谢。
（对不起，我忘了接受这个答案，现在才做：P）

【解决方案2】：

您可能对此感兴趣

http://www.ml-class.org/

..来自网站

分布式教育的大胆实验，“机器学习”将 2011 年秋季免费在线向全球学生提供。学生将可以访问讲座视频、讲义、接收定期反馈进度，并收到问题的答案。什么时候您成功完成课程，您还将收到一份声明的成就。课程由吴恩达教授教授来自斯坦福大学流行的机器学习课程。教学大纲及更多信息可用here。在下方注册以获得额外的关于参与在线版本的信息，当它成为可用。

也许有一天，更好的资源可能是 StackExchanges 自己的机器学习 Q/A 网站，您可以 follow 开始使用。

或其中一些现有的卫星机器学习问答网站

http://CrossValidated.com（在堆栈上）

http://metaoptimize.com/qa/

【讨论】：

嘿，ML 课程看起来真的很棒！我目前正在申请另一个学位，但我会在完成后检查一下。无论如何，感谢一堆转发这些链接，我不知道为什么我之前没有设法偶然发现它们......我想我可能会在 CrossValidated 上分发一下。再次感谢老兄。

【解决方案3】：

它特定于基因编程，但我认为仍然非常有用，因为差异不是那么大。它甚至免费提供：http://www.gp-field-guide.org.uk/

【讨论】：

【解决方案4】：

如果其他人对这种事情感兴趣，我在网上找到了一些有趣的资源。

首先，一个名为FreshSim的人造生命论坛拥有良好的用户群和友好的人们。论坛里有各种各样的算法供大家讨论。

我还发现了一个基于代理的模型框架，它往往是大规模的 a-life 程序，称为 Swarm。

【讨论】：