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2015 | OriginalPaper | Chapter

13. The Genetic Algorithm

Author : Miroslav Kubat

Published in: An Introduction to Machine Learning

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

The essence of machine learning is the search for the best solution to our problem: to find a classifier which classifies as correctly as possible not only the training examples, but also future examples. Chapter 1 explained the principle of one of the most popular AI-based search techniques, the so-called hill-climbing, and showed how it can be used in classifier induction.

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Footnotes
1
This chapter will use the terms “evaluation function,” “survival function” and “fitness function” interchangeably.
 
Literature
25.
Fogel, L. J., Owens, A. J., & Walsh, M. J. (1966). Artificial intelligence through simulated evolution. New York: Wiley.
32.
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Rechenberg, I. (1973). Evolutionsstrategie: Optimierung technischer systeme nach principien der biologischen evolution. Stuttgart: Frommann-Holzboog.
69.
Rozsypal, A., & Kubat, M. (2001). Using the genetic algorithm to reduce the size of a nearest-neighbor classifier and to select relevant attributes. In Proceedings of the 18th international conference on machine learning, Williamstown (pp. 449–456).
Metadata
Title
The Genetic Algorithm
Author
Miroslav Kubat
Copyright Year
2015
Book
An Introduction to Machine Learning

Print ISBN: 978-3-319-20009-5

Electronic ISBN: 978-3-319-20010-1

Copyright Year: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-20010-1_13

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