改进版本极限学习机

资 源 简 介

改进版本极限学习机

详 情 说 明

改进版本极限学习机是一种高效的机器学习算法，它在传统极限学习机的基础上进行了优化，提升了模型的性能和稳定性。极限学习机是一种特殊的单隐层前馈神经网络，其核心思想是随机初始化输入层到隐藏层的权重，并通过解析解直接计算输出层权重。

改进版本通常会在以下几个方面进行优化：权重初始化策略的改进，采用更合理的随机分布或启发式方法；正则化技术的引入，防止过拟合；结合其他优化算法来调整网络参数；以及输出层求解方法的改进，如使用岭回归等更稳定的数值计算方法。

这些改进使得算法在处理高维数据、非线性问题时表现更加出色，同时保持了传统极限学习机训练速度快的优势。改进后的版本在分类、回归等任务中都能取得更好的泛化性能，且对参数选择不像传统版本那样敏感，大大降低了调参难度。