matlab回归学习机
时间: 2023-08-06 18:06:26 浏览: 66
极限学习机(ELM)是一种用于回归问题的机器学习算法,可以在MATLAB中实现。ELM是一种基于前馈神经网络(FNN)构建的机器学习系统,适用于监督学习和非监督学习问题。ELM的原理是通过随机分配和固定隐层节点的参数来求解单隐层前馈神经网络的学习问题。这些隐层节点可以随机分配并且不需要再更新,或者可以从其祖先继承下来而不被更改。隐层节点的输出权重通常是一步学习的,相当于学习一个线性模型。
在MATLAB中实现ELM算法,可以按照以下步骤进行:
1. 准备训练数据集和测试数据集。
2. 初始化隐层节点的权重和偏置。
3. 使用随机分配的权重和偏置计算隐层节点的输出。
4. 使用隐层节点的输出和训练数据集的标签,通过最小二乘法求解输出层的权重。
5. 使用测试数据集和输出层的权重进行预测。
6. 评估预测结果的准确性。
通过以上步骤,可以在MATLAB中实现ELM算法进行回归学习。具体的实现细节可以参考引用\[1\]中提供的MATLAB代码解释。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于深度极限学习机的回归预测方法Matlab实现——附代码](https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/129158701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [回归预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多输入单输出](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128214575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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