我的2014

弹指间2014过去了,在过去的一年里,或许你收获了成功,取得了令人瞩目的成绩。又或许你失意落魄,躲在角落了自舔伤口。但这些都不重要,重要的是今年是2015不是2014。新的一年里有新的希望。

回首2014,我有悲伤也有喜悦。恋爱失败,我颓废了大半个假期,什么都不想做,感觉全世界都是灰暗的。我是一个性格内向的男生,总是把事藏在心里不想跟别人说,因为这样可能浪费了很多时间,我是一个大二的学生,在需要努力学习的日子里,我颓废了很长时间。不过,伤心的事总会过去,时间是最好的良药。经过半个暑假的时间,我走出来了,重新找回自己。我参加了学院的互联网创新基地的面试,在里面见识到了很多强人,觉得是时候奋起了!我庆幸我从阴影里走出来,又庆幸自己参加了面试,明白自己有很多不足。亡羊补牢犹时未晚。

过去的2014,不管是悲伤还是喜悦它都过去了。在新的一年里,我要好好的为自己规划,让自己在新的一年里有收获。加油!

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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