网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析

目录

背影
极限学习机
基于网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析
主要参数
MATLAB代码
效果图
结果分析
展望
完整代码下载链接：网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88775334

背影

极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力，但是容易过拟合，本文通过网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析

摘要

极限学习机原理，网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析

极限学习机

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
[1]
。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
[2]
。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）相比较时ÿ