舌尖上的程序猿

转自http://bbs.youkuaiyun.com/topics/390794355


        码完代码,他起身关上电脑,用滚烫的开水为自己泡制一碗腾着热气的老坛酸菜面。中国的程序员更偏爱拉上窗帘,在黑暗中享受这独特的美食。这是现代工业给一天辛苦劳作的人最好的馈赠。南方一带生长的程序员虽然在京城多年,但仍口味清淡,他们往往不加料包,由脸颊自然淌下的热泪补充恰当的盐分。他们相信,用这种方式,能够抹平思考着现在是不是过去想要的未来而带来的大部分忧伤…小李的父亲在年轻的时候也是从爷爷手里接收了祖传的代码,不过令人惊讶的是,到了小李这一代,很多东西都遗失了,但是程序员苦逼的味道保存的是如此的完整。就在24小时之前,最新的需求从PM处传来,为了得到这份自然的馈赠,码农们开机、写码、调试、重构,四季轮回的等待换来这难得的丰收时刻。码农知道,需求的保鲜期只有短短的两天,码农们要以最快的速度对代码进行精致的加工,任何一个需求都可能在24小时之后失去原本的活力,变成一文不值的垃圾创意。

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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