在更广泛的背景下，每种机器学习方法都可以重新转换为某种类型的优化问题。例如，对于神经网络，相关的优化问题是“找到最小化给定架构的数据的某些损失函数的权重”。这可以使用反向传播（这是一种分层梯度下降方法）来解决，当找到损失函数的最小值时，我们说系统已经“学习”了。

另一方面，没有什么能阻止我们将优化问题重新定义为“学习”问题

. 分析方法和非分析方法之间可能存在差异（基于您在问题中提到的内容）。

A.分析方法：基于梯度、Primal-Dual 等...（例如 NN、SVM）

B.非解析方法：粒子系统、遗传/进化系统、模拟方法、随机方法等。

基本区别在于目标函数的形式是否已知以及是否使用分析方法（例如梯度下降与粒子系统）来寻找最优值。

同样，原则上没有什么可以阻止我们使用这些非分析优化方法进行机器学习。