极限学习机的不平衡数据集分类

资 源 简 介

基于极限学习机的不平衡数据集分类，性能极好，且速度较快

详 情 说 明

基于极限学习机（ELM）的不平衡数据集分类，已成为当前分类领域的热点问题。ELM以其快速学习和优异的性能而在学术界和工业界广受欢迎。它可以在处理大规模数据集时提供迅速的结果，并且在不需要复杂的参数调整的情况下，可快速训练模型。对于不平衡数据集分类，ELM优化算法可以从数据中学习到隐藏层的特征，并且可以有效地识别出少数类别，从而提高分类准确性。此外，ELM在处理非线性问题时，也表现出良好的性能。