本文探讨了如何使用 MATLAB 对极限学习机（ELM）进行优化，以提升回归预测性能。通过随机初始化权重和偏置，ELM在处理大规模数据时表现出高效性。文章详细介绍了构建ELM模型的步骤，包括数据集准备、模型训练与测试、性能评估，并提供了相关源代码。通过对隐藏层大小和激活函数的选择，可以进一步优化模型的预测准确性。
探索极限：优化 MATLAB 中的极限学习机回归预测
引言：
在现代数据科学中，机器学习是一种强大的工具，用于从数据中提取模式和洞察。极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习算法，近年来备受关注。ELM通过随机生成输入层到隐藏层之间的权重和偏置，以高效地处理大规模数据集。本文将介绍如何使用 MATLAB 来优化极限学习机回归预测，并提供相应的源代码。
第一节：极限学习机简介
极限学习机是一种单层前馈神经网络，其主要思想是随机初始化输入层到隐藏层之间的权重和偏置，而不进行迭代优化过程。这使得ELM在处理大规模数据时非常高效，并且具有较快的学习速度。ELM的核心是通过正则化逆矩阵求解方法来计算输出层的权重，以便将输入映射到输出空间。
第二节：MATLAB 中的极限学习机回归预测
首先，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们将使用一个示例数据集，其中包含输入特征和对应的目标值。可以使用 MATLAB 中的 xlsread 函数读取 Excel 文件或使用 csvread 函数读取 CSV 文件。
data = xlsread
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