开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

极限学习机(ELM)的交叉验证(K-fold)

极限学习机(ELM)是一种机器学习算法，它属于一类单层前馈神经网络模型。ELM的特点是在训练过程中只需随机初始化输入层到隐藏层的连接权重，而输出层的权重则通过解析解的方式得到，从而大大提高了训练效率。

交叉验证(K-fold)是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成K个子集，其中K-1个子集用于训练模型，剩下的一个子集用于验证模型。这个过程会重复K次，每次使用不同的验证子集。最后，将K次验证结果的平均值作为模型的性能指标。

ELM的交叉验证(K-fold)可以用于评估ELM模型的性能和泛化能力。通过将数据集分成K个子集，我们可以多次训练和验证ELM模型，从而得到更准确的性能评估结果。K-fold交叉验证可以帮助我们选择最佳的ELM模型参数，比如隐藏层节点数、正则化参数等。

ELM的交叉验证(K-fold)在以下场景中有广泛应用：

模型选择和调优：通过交叉验证，我们可以比较不同参数设置下的ELM模型性能，选择最佳的参数组合。
数据集评估：交叉验证可以帮助我们评估数据集的质量和可用性，发现数据集中的问题和异常。
模型比较：通过将ELM与其他机器学习算法进行交叉验证，我们可以比较它们的性能和泛化能力，选择最适合的算法。

腾讯云提供了一系列与ELM相关的产品和服务，包括：

人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：腾讯云提供了丰富的人工智能服务，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等，可以与ELM结合使用。
云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：腾讯云提供高性能、可扩展的云服务器，可以用于训练和部署ELM模型。
云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：腾讯云提供多种类型的云数据库，可以存储和管理ELM模型所需的数据。
云函数（https://cloud.tencent.com/product/scf）：腾讯云的云函数服务可以帮助将ELM模型部署为可调用的函数，实现快速的推理和预测。

通过腾讯云的产品和服务，您可以轻松构建和部署基于ELM的机器学习应用，实现高效的模型训练和推理。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

简单易学的机器学习算法——极限学习机(ELM)

一、极限学习机的概念极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。...ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。...二、极限学习机的原理 ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。 ?...原始数据集我们采用统计错误率的方式来评价实验的效果，其中错误率公式为： ? 对于这样一个简单的问题， ?.../N; 激活函数 function [ H ] = g( X ) H = 1 ./ (1 + exp(-X)); end 黄老师提供的极限学习机的代码：点击打开链接

5.1K7 0

K-fold cross validation K-fold交叉验证

在这部分，我们将生成很可能是最重要的传播模型的检验练习-交叉验证。这部分我们将讨论K-fold交叉验证。...这里有几种交叉验证的变量，每一种都有不同的随机化方案，K-fold可能是最著名的随机化方案之一 Getting ready准备工作 We'll create some data and then fit...如果我们选出200个数据点，然后在其他800个点上使用交叉验证来确定最佳的参数。...这可能很清楚，但是K-fold通过fold值和算出1/n_folds * N的值来运行迭代，这里N就是len(y_t)，自动算出，从python的角度，交叉验证对象有一个迭代器能够被使用者访问。...常常，封装一个交叉验证的对象对迭代数据集合非常有用。

7323 0

简单易学的机器学习算法——极限学习机(ELM)

一、极限学习机的概念极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。...ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。...二、极限学习机的原理 ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。 ?...传统的一些基于梯度下降法的算法，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。而在ELM算法中, 一旦输入权重 ? 和隐层的偏置 ?.../N; 激活函数 function [ H ] = g( X ) H = 1 ./ (1 + exp(-X)); end 黄老师提供的极限学习机的代码：点击打开链接

4.1K3 0

简单易学的机器学习算法——在线顺序极限学习机OS-ELM

这篇文章主要是前面整理的，就直接上图了。 ? ? ? ? ? ? ?...实验： # coding:UTF-8 ################# # OS_ELM # author : zhiyong_will # date : 2015.3.22 ############...random from numpy import * import string #####设置相关参数######## trainData = "C:\\Users\\dell\\Desktop\\OS-ELM...\\segment_train.csv" testData = "C:\Users\dell\Desktop\OS-ELM\\segment_test.csv" #隐含神经元的个数 nHiddenNeurons...= 180 #输入层的神经元个数 nInputNeurons = 19 #初始训练集的大小 NO = 280 #函数 def sig(tData, Iw, bias, num): '''

6595 0

Yann LeCun：谁能解释极限学习机（ELM）牛在哪里？

【编者按】被认为学习速度快、泛化性能好的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），在国内颇有市场，但大神Yann LeCun近日质疑ELM存在命名、方法论等方面存在很多问题...，不如采用SVM或者RBF，随即有人反驳称ELM理论上与一般的前馈神经网不分伯仲，ELM的发明者则认为，ELM和深度学习是相辅相成的，有些应用将两者结合收到很好的结果，并且ELM可以填补CNN的理论空白...南洋理工大学黄广斌副教授（@黄广斌-ELM）在2004年提出的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），是一种单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法。...作为ELM的发明者，黄广斌亦提出了自己的观点：ELM和深度学习是相辅相成的，如可将CNN用于特征提取，ELM用于做分类器，此外ELM还可以填补CNN的理论空白。...ELM的发展也是从不信到怀疑，到似曾相识，到大彻大悟的过程。ELM和深度学习是相辅相成的，有些应用将两者结合收到很好的结果，比如将CNN用于特征提取，ELM用于做分类器。

2.2K4 0

算法研习：机器学习中的K-Fold交叉验证

在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...K-Fold的类型分层K-Fold：分层K-Fold是KFold的变体。首先，分层K-Fold将数据分组，然后将数据分成n_splits部分和Done。现在，它将使用每个部分作为测试集。...结论在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。

2.3K1 0

·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用

K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用个人主页-->http://www.yansongsong.cn/ 1.K-Fold 交叉验证概念在机器学习建模过程中，...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。...[0.1, 0.3] Fold3: [0.4, 0.6] 交叉验证的时会使用如下三个模型，分别进行训练和测试，每个测试集误差MSE加和平均就得到了交叉验证的总评分 Model1: Trained on

3.2K3 1

简单易学的机器学习算法——在线顺序极限学习机OS-ELM

这篇文章主要是前面整理的，就直接上图了。...实验： # coding:UTF-8 ################# # OS_ELM # author : zhiyong_will # date : 2015.3.22 ############...random from numpy import * import string #####设置相关参数######## trainData = "C:\\Users\\dell\\Desktop\\OS-ELM...\\segment_train.csv" testData = "C:\Users\dell\Desktop\OS-ELM\\segment_test.csv" #隐含神经元的个数 nHiddenNeurons...= 180 #输入层的神经元个数 nInputNeurons = 19 #初始训练集的大小 NO = 280 #函数 def sig(tData, Iw, bias, num): '''

3.2K6 0

用R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器和极限学习机

p=16392 对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。...# 自动拟合 MLP hd.auto.type="valid" 这将评估1到10个隐藏节点，并选择验证集MSE上的最佳节点。也可以使用交叉验证。...# 拟合 ELM elm.fit <- elm(y.in) print(elm.fit) plot(elm.fit)）以下是模型摘要： ELM fit with 100 hidden nodes and...在图3的网络体系结构中只有用黑线连接到输出层的节点才有助于预测。其余的连接权重已缩小为零。 ? 图3. ELM网络架构。该程序包在R中实现了层次时间预测。...) 62.471 MLP (auto) 48.234 ELM 48.253 THieF-MLP 45.906 ETS 64.528 像MAPA这样的时间层次结构使您的预测更可靠，更准确。

4681 0

交叉验证，K折交叉验证的偏差和方差分析

交叉验证交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便，是一种行之有效的模型选择方法。1....交叉验证的产生人们发现用同一数据集，既进行训练，又进行模型误差估计，对误差估计的很不准确，这就是所说的模型误差估计的乐观性。为了克服这个问题，提出了交叉验证。...交叉验证方法留一交叉验证（leave-one-out）：每次从个数为N的样本集中，取出一个样本作为验证集，剩下的N-1个作为训练集，重复进行N次。最后平均N个结果作为泛化误差估计。...相对来说，留一交叉验证，每次只留下一个作为验证集，其余数据进行训练，产生泛化误差估计结果相对真值偏差较小。很多文献表明留一交叉验证在回归下的泛化误差估计是渐进无偏的。...留P交叉验证，取决于P的大小，P较小时，等同于留一交叉验证的情况。P较大，会产生较大的偏差，不可忽略。K折交叉验证，同样取决于K的大小。K较大时，类似留一交叉验证；K较小时，会产生不可忽略的偏差。

3.8K3 0

R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告

p=23485 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。...默认情况下，这使用验证样本（时间序列的20％）进行测试，或 type="cv" 使用5倍交叉验证。...方法是从网络训练期间使用的相同观察值开始输入回归变量，并根据需要扩展预测范围。您 frc.reg <- forecast(fit5,xreg=zz) ELM的预测使用极限学习机（EML）。...本文选自《R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告》。...：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言

5241 0

极限学习机 Extreme Learning Machines 介绍

什么是极限学习机？极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。...其发表的文章中对于极限学习机的描述如下：该算法具有良好的泛化性能以及极快的学习能力极限学习机和标准神经网络的区别 ELM 不需要基于梯度的反向传播来调整权重，而是通过 Moore-Penrose generalized...极限学习机计算过程具体地，ELM 计算过程如下： ?...极限学习机的计算过程与标准反向传播神经网络十分类似，但是隐藏层与输出之间的权重矩阵是伪逆矩阵。将上式可以简写为： ? ?...性能对比首次提出 ELM 的论文中，于2006年通过 Pentium 4 1.9GHz CPU 用 ELM 方法对不同的数据集进行了计算，结果如下： ? ?

1.7K3 0

Extreme Learning Machines 极限学习机

最近在看教授很久之前的一篇 Paper ，里面有提到极限学习机(ELM)，所以查找资料了解了一下。在查找的过程中，发现很多人抨击 ELM，说其是夸大了贡献，连 Yann LeCun 也公开怼过。...极限学习机（英文：Extreme Learning Machines，缩写ELM），又名超限学习机，为人工智能机器学习领域中的一种人工神经网络模型，是一种求解单隐层前馈神经网络的学习算法。...-- 摘自维基百科算法由来极限学习机是新加坡南洋理工大学黄广斌教授建立的一个模型，即一个单隐藏的前馈神经网络。...ELM 结构 - 摘自黄教授的 PPT 算法原理在一个 ELM 的单隐层结构中，会有如下一些定义：第 i 个隐藏节点的输出方程为： ?...极限学习机 - 维基百科 [2]. 极限学习机 - 百度百科 [3]. 黄广斌教授 2016 年中国软件大会演讲 PPT [4].

3.5K1 0

用R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器和极限学习机

p=16392 ---- 对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。...# 自动拟合 MLP hd.auto.type="valid" 这将评估1到10个隐藏节点，并选择验证集MSE上的最佳节点。也可以使用交叉验证。...# Fit ELMelm.fit <- elm(y.in)print(elm.fit)plot(elm.fit) ）以下是模型摘要： ELM fit with 100 hidden nodes and...在图3的网络体系结构中只有用黑线连接到输出层的节点才有助于预测。其余的连接权重已缩小为零。图3. ELM网络架构。该程序包在R中实现了层次时间预测。...) 62.471 MLP (auto) 48.234 ELM 48.253 THieF-MLP 45.906 ETS 64.528 像MAPA这样的时间层次结构使您的预测更可靠，更准确。

1.6K0 0

用交叉验证改善模型的预测表现－着重k重交叉验证

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式（通常被称作”交叉验证“）。预测模型为何无法保持稳定？...在机器学习中，对偏差和方差的权衡是机器学习理论着重解决的问题。什么是交叉验证？交叉验证意味着需要保留一个样本数据集，不用来训练模型。在最终完成模型前，用这个数据集验证模型。...交叉验证包含以下步骤：保留一个样本数据集。－－测试集用剩余部分训练模型。－－训练集用保留的数据集（测试集）验证模型。这样做有助于了解模型的有效性。...如果当前的模型在此数据集也表现良好，那就带着你的模型继续前进吧！它棒极了！交叉验证的常用方法是什么？交叉验证有很多方法。下面介绍其中几种： 1....重复这个过程，直到每“层”数据都作过验证集。记录下的 k 个误差的平均值，被称为交叉验证误差（cross-validation error）。可以被用做衡量模型表现的标准。

1.6K6 0

交叉验证_验证的三种方法

---- 为什么用交叉验证法？交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。...---- 交叉验证用途？...（过拟合的泛化能力差） ---- 交叉验证的方法？ 1....2. k折交叉验证（k-fold cross validation） k折交叉验证是对留出法的改进， k 折交叉验证通过对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感...但是训练复杂度增加了，因为模型的数量与原始数据样本数量相同。一般在数据缺乏时使用。此外：多次 k 折交叉验证再求均值，例如：10 次 10 折交叉验证，以求更精确一点。

2.4K1 0

机器学习中的交叉验证

总第100篇本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...最基本的方法被称之为：k-折交叉验证。k-折交叉验证将训练集划分为k个较小的集合（其他方法会在下面描述，主要原则基本相同）。...计算交叉验证指标使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...交叉验证迭代器接下来的部分列出了一些用于生成索引标号，用于在不同的交叉验证策略中生成数据划分的工具。...时间序列分割 TimeSeriesSplit是k-fold的一个变体，它首先返回k折作为训练数据集，并且 (k+1) 折作为测试数据集。请注意，与标准的交叉验证方法不同，连续的训练集是超越前者的超集。

1.9K7 0

一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。...通过进一步提取电池老化的健康指数，使用改进的极端学习机（ELM）完成特征提取，比其他算法更具竞争力。锂离子电池的SOH和RUL预测进行了改进的高斯过程回归。...基于自适应正态云模型（CGWO）的灰狼优化算法可以有效地解决这些问题。极端学习机器（ELM）是一种非常流行的机器学习算法。近十年来，ELM的理论和应用得到了广泛的研究。...从学习效率来看，极限学习机具有训练参数少、学习速度快、泛化能力强等优点。ELM和深度学习的结合产生了深度极限学习机（DELM），它显著提高了学习速度和其他方面，并可以更有效地解决预测问题。...此外，提出了一种改进的灰狼优化器来优化深度极值学习机（CGWO-DELM）的预测方法，并使用NASA电池退化数据集验证了CGWO-DEL的性能。

1.2K5 0

R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析|附代码数据

p=23485 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。...默认情况下，这使用验证样本（时间序列的20％）进行测试，或 type="cv" 使用5倍交叉验证。...方法是从网络训练期间使用的相同观察值开始输入回归变量，并根据需要扩展预测范围。您 frc.reg <- forecast(fit5,xreg=zz) ELM的预测使用极限学习机（EML）。...默认情况下，ELM从一个非常大的隐藏层（100个节点）开始，并根据需要对其进行修剪。 print(fit6) plot(fit6) 网络图有一些黑线和一些灰线。后者被修剪。...forecast(fit6,h=12) 时间层次结构实现时间层次结构mlp和``elm。

2930 0

机器学习算法系列——博客中相关机器学习算法的目录

这里的模型在监督学习中就是指所要学习的条件概率或者决策函数；策略指的是如何定义损失函数或者风险函数。算法主要指的是如何去优化损失函数。所以在学习机器学习的过程中，有必要去了解一下优化函数。...，其实k的取值就是模型的选择，模型的选择可以采用交叉验证的方式或者通过正则化的方式，显然这里是采用交叉验证的方式。...7、极限学习机(ELM) 地址(http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/18222103)，极限学习机是由黄广斌老师提出的一种神经网络系的算法...，为什么把它放到这些基本的机器学习算法中，我个人觉得黄老师在设计ELM算法时，有些基本的思想是很重要的，ELM的模型和BP神经网络是一样的，都是单隐层前馈神经网络，只是ELM不是迭代的算法，通过信息的前向传播便能构造一个线性方程组...ELM中学到的一点。

4493 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭