眼中的世界

  在游鱼眼中,越追越远的浮萍与无处不在的流水是全部的世界; 
  在蚯蚓心里,穿不透的硬石与可口的泥土最是重要。 
  它们所见的世界如此不一,可是事实上却是同一个。 
  蜷缩在角落里的人,世界是冷风与烦忧; 
  艳阳下奔走的人感受的温暖与欢快。 
  我们可曾想过欢快与烦忧的世界一样是同一个。 
  层层设防的人在尘世里体会到的是尔虞我诈; 
  不谙世事的人会觉得尘世里只有纯良温婉。 
  我们行行色色的人所生存实际只有一个世界也只能是一个世界。 
  可当千万个人在不同的角度去看它的时候,它便成了大千世界。 
  我们对于世事的理解与参悟并不是这个世界带给我们的。 
  影响我们见解的,是我们的内心情境与我们选择看世界的方式。 
  如果转换一个思维与理解方式,我们所见所得的情境情绪一样会发生相应的变化。 
  我们摆脱不了世事对我们的束缚的症结所在,可能是因为我们忘记了转动双眸去欣赏这个大千世界。 

 

http://four-corner.appspot.com/

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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