计算智能中遗传算法借鉴了“物竞天择、 适者生存”的自然选择框架，抽象成为适应性非常强的方法，请简要叙述其计算过程。简述遗传算法的基本原理和对生活的后示。分类和回归在机器学习中分别属于什么类型的学习?分类和回归的区别在哪?

遗传算法的基本原理是通过对种群中个体的交叉、变异、选择等操作模拟生物进化的过程，以获取适应性更强的个体。遗传算法的计算过程包括以下几个步骤：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，作为初始种群。

2. 评估适应度：对每个个体进行适应度评估，用于确定个体的适应性大小。

3. 选择操作：根据适应度大小选择优秀的个体，并进行交叉和变异操作，产生新的个体。

4. 重复执行第2步和第3步，直到满足某个终止条件。

遗传算法在生活中有广泛的应用，例如在工程设计、优化问题求解和机器学习中的特征选择等方面都有应用。遗传算法具有全局搜索能力和自适应性，能够在复杂的搜索空间中寻找到全局最优解，因此在求解复杂问题时具有较高的效率和精度。

分类和回归在机器学习中分别属于监督学习的两种类型。其中，分类是将数据分为不同的类别，而回归是预测一个连续的数值。两者的区别在于目标变量的类型不同。分类的目标变量是离散型的，而回归的目标变量是连续型的。

此外，分类和回归在具体的应用场景中也有不同的特点。例如，在医学诊断中，分类可以用于对不同的疾病进行判断，而回归可以用于预测疾病的严重程度或治疗效果等。在金融领域，分类可以用于对客户进行信用评级，而回归可以用于预测股票价格等。