機器學習與演化計算簡介：
機器學習與演化計算可視為計算智慧 (computational intelligence) 及應用統計 (applied statistics) 之巧妙結合。其應用範疇十分廣泛，包含工程、管理及醫學等領域。眾家學者對這個領域的定義並無共識，本人對這個領域之認知可用下圖來表示，其中大圓圈內的是代表各式各樣的學習機 (learning machines)，大圓圈外的是代表各式各樣可能需要的(數學)工具，而大方框內的則是一些可能的應用範疇。
機器學習 (machine learning) 之主要目的是對給定的一些量測或觀測資料建立一個預測模型(即學習機)。當有新的輸入資料時，這已經訓練好的預測模型就可以預測出相對的輸出值。這樣的問題與一般的統計回歸理論所面臨的問題是沒什麼兩樣。十分不一樣的地方在現今流行之學習機主要是以類神經網路架構為基礎之預測模型，如類神經網路 (Artificial Neural Network, ANN)、廣義徑幅函數網路 (Generalized Radial Basis Function Network, GRBFN)、模糊神經網路 (	Fuzzy Neural Network, FNN)、支撐向量分類器 (Support Vector Classifier, SVC) 及支撐向量回歸器 (Support Vector Regressor, SVR) 等。這些學習機大都屬於非參數化之回歸模型 (nonparametric regression models)，也就是說，我們並不對最終之預測模型之函數型式作過多的假設，因此這些學習機可適用於更廣之資料型態。但本人覺得機器學習與統計回歸理論之間的結合仍不夠緊密，我正是我們可以大加著墨之處。
演化計算 (Evolutionary Computation, EC) 主要是基於模仿演化及生物行為而發展之最佳化演算法。這些演化計算法是具廣義目的之群體最佳化演算法 (general-purpose population-based optimization algorithms)。它們可適用於許多困難的最佳化問題上。有許多學者認為這些演化計算法包括了基因規劃 (Genetic Programming, GP)、演化策略 (Evolution Strategy, ES)、演化規畫 (Evolutionary Programming, EP)、基因演算法 (Genetic Algorithm, GA)、及粒子群體最佳化演算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)。有也不少學者將模擬退火 (Simulated Annealing, SA) 及蟻群最佳化演算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 納入。當然這些演算法可以大力協助我們解決許多困難的機器學習問題。
機器學習與演化計算之發展簡史如下表所列：