摘要 - 能够解决监督学习，特征选择，聚类和强化学习问题的机器学习模型的自动诱导需要，需要精心解决的智能搜索程序。这些搜索通常是在可能的模型结构空间中执行的，从而导致了共同优化问题，以及在参数空间中进行的，需要解决连续优化问题。本文回顾了如何使用分布算法的估计（一种进化算法）来解决这些问题。主题包括预处理，采矿协会规则，选择变量，寻找最佳监督学习模型（概率和非稳态模型），发现最佳的层次结构，分区或概率集群，以增强核心学习的最佳策略，以实现良性学习和结构性学习的最佳策略。还提供了该领域未来工作的有趣指南。