既然世界是熵增的,那我们为什么还要在工作中追求“有序”呢?

80年前,薛定谔说,生命是一段负熵的历程

就是说,生命通过不断摄取“负熵”物质(食物),以抵抗环境消耗,维持身体秩序

图片来源:网络

换言之,追求有序,追求确定性,是人类的天性

限于时代,薛定谔遗漏了一个关键点。

“负熵”物质,不止有机物,还有信息

因为,信息可以减少事物的不确定性,减缓熵增

工作中,追求有序的典型动作,便是摄取信息。

boss居于公司中心,是核心信息的枢纽

研发、生产、市场、财务……所有部门的核心信息&#

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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