用于回归和二进制分类问题的极限学习机

资 源 简 介

用于回归和二进制分类问题的极限学习机

详 情 说 明

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络算法，特别适用于回归和二进制分类问题。与传统神经网络相比，ELM具有训练速度快、泛化性能好等显著优势。

核心特性方面，ELM随机初始化输入层与隐藏层之间的权重和偏置，而输出层权重则通过解析计算得出，避免了传统反向传播算法中耗时的迭代过程。这种独特的设计使得ELM在保持良好性能的同时大幅提升了训练效率。

针对MATLAB实现，采用面向对象编程(OOP)方式可以更好地封装ELM相关功能。典型的类设计包含网络初始化、训练和预测三个主要方法。在初始化阶段，需要设置隐藏层节点数和激活函数类型等参数；训练阶段则完成输出权重的计算；预测阶段利用训练好的模型进行结果推断。

应用场景上，回归问题通常采用线性输出节点和均方误差损失函数，而二进制分类问题则使用sigmoid输出节点和交叉熵损失函数。通过简单的配置切换，同一ELM实现可以灵活应对这两种不同任务。

实践建议：对于小规模数据集，隐藏层节点数可设置为输入特征的5-10倍；大规模数据则可适当减少这个比例以平衡性能与效率。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU等，不同选择可能影响模型表现，建议通过实验确定最佳组合。