在本章中，我们学习了如何从给定数据集中提取给定数据点的 K 最近邻。 然后，我们使用此概念来构建 K 最近邻分类器。 我们在中使用了如何计算相似度分数，例如欧几里得分数和皮尔逊分数。 我们学习了如何使用协作过滤从给定的数据集中查找相似的用户，并使用它来构建电影推荐系统。 最后，我们能够测试我们的模型并针对系统以前未见过的数据点运行它。
在本章中，我们学习了如何从给定数据集中提取给定数据点的 K 最近邻。 然后，我们使用此概念来构建 K 最近邻分类器。 我们在中使用了如何计算相似度分数，例如欧几里得分数和皮尔逊分数。 我们学习了如何使用协同过滤从给定的数据集中查找相似的用户，并使用它来构建电影推荐系统。 最后，我们能够测试我们的模型并针对系统以前未见过的数据点运行它。
在本章的最后，我们将看到 GA 在众多行业和领域中的许多应用。 从财务到流量优化，GA 的应用几乎是无止境的。 不过，到目前为止，我们继续另一个简单的示例。 让我们看看如何使用遗传编程来解决符号回归问题。 重要的是要了解遗传程序设计与 GA 并不相同。 遗传编程是一种进化算法，其中解决方案以计算机程序的形式出现。 每代人都是计算机程序，他们的适应水平与其解决问题的能力相对应。 每次迭代时，都使用 GA 修改这些程序。 遗传程序设计是 GA 的应用。
今天，每个人都对深度学习算法着迷。 他们肯定在许多领域和许多基准下都取得了令人印象深刻的结果。 但是 GP 并不懈怠。 由于丹尼斯·威尔逊（Dennis Wilson）和法国图卢兹大学的一些同事的努力，已经观察到了令人印象深刻的结果。 他们在 GP 上所做的工作在许多经典游戏中都能够胜过人类。 威尔逊和他的研究人员团队展示了 GP 如何在具有象征意义的任务上与深度学习算法的性能相媲美，这项任务使深度学习在 2013 年成名-在 Pong，Breakout 和 Space Invaders 等街机视频游戏中，人类的表现优于人类。
今天，每个人都对深度学习算法着迷。 他们肯定在许多领域和许多基准下都取得了令人印象深刻的结果。 但是 GP 并不懈怠。 由于丹尼斯·威尔逊（Dennis Wilson）和法国图卢兹大学的一些同事的努力，已经观察到了令人印象深刻的结果。 他们在 GP 上所做的工作在许多经典游戏中都能够胜过人类。 威尔逊和他的研究人员团队展示了 GP 如何在具有象征意义的任务上与深度学习算法的性能相媲美，这项任务使深度学习在 2013 年成名--在 Pong，Breakout 和 Space Invaders 等街机视频游戏中，人类的表现优于人类。
1. A. Fukunaga and A. Stechert. Evolving nonlinear predictive models for lossless image compression with genetic programming. In J. R. Koza, et al., editors, Genetic Programming 1998: Proceedings of the Third Annual Conference, pages 95-102, University of Wisconsin, Madison, Wisconsin, USA, 22-25 July 1998. Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-548-7.
