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Python機(jī)器學(xué)習(xí)——極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)
Python機(jī)器學(xué)習(xí)中的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)雖然不如深度學(xué)習(xí)的多層感知機(jī)(MLP)效果好，但由于其構(gòu)建簡單、運行快速且對深度學(xué)習(xí)框架要求低，使得它成為入門級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好選擇。學(xué)術(shù)界對其偏愛可能源于其易用性和適應(yīng)性。本文將通過自定義類和代碼實例展示ELM及其優(yōu)化版本在回歸問題中的應(yīng)用，以及如何通過ER回歸進(jìn)一步提升性能。盡管基礎(chǔ)ELM在某些情況下表現(xiàn)一般，但其靈活性和易于調(diào)整的特點使它在特定場景中表現(xiàn)出不錯的效果。
代碼實現(xiàn)部分，首先導(dǎo)入必要的包，讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理。自定義的ELM類采用靜態(tài)權(quán)重矩陣，而優(yōu)化的ELM類則通過scipy.optimize的擬牛頓法調(diào)整參數(shù)。為了評價預(yù)測效果，定義了MAE、RMSE、MAPE和R2等指標(biāo)。通過對比不同模型的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果，可以看到優(yōu)化后的ELM和結(jié)合ER回歸的模型在某些情況下能提供改善。
在分類問題上，如鳶尾花數(shù)據(jù)集，ELM同樣展現(xiàn)出良好的性能。整體來看，ELM是一個實用且易于創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其適合于對模型原理有基本理解但不追求極致效果的場景。
最后，對于對人工智能更深入的學(xué)習(xí)，可以參考AI小跟班的個人空間獲取更多資源。
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