分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测

分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型背景
      • 程序设计
      • 拓展学习
      • 参考资料

效果一览

分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测_第1张图片

基本介绍

极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络(Feedforward Neuron Network, FNN)构建的机器学习系统或方法,适用于监督学习和非监督学习问题。ELM在研究中被视为一类特殊的FNN,或对FNN及其反向传播算法的改进,其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的,且不需要更新,学习过程仅计算输出权重 。传统的ELM具有单隐含层,在与其它浅层学习系统,例如单层感知机(single layer perceptron)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM&#

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