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一、神经网络-支持向量机支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ..
1. 算法概述**ELM算法针对的问题是单隐层的前馈神经网络(single-hidden layer feedforward neural networks,SLFNs),算法特点在于输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定,隐层激励函数具有无限可微的特征即可(常用的有radial basis、sine、co..
一、神经网络-支持向量机支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ..
一、强化学习概述1.强化学习简介(1)强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最..
一、极限学习机 单隐藏层反馈神经网络具有两个比较突出的能力: (1)可以直接从训练样本中拟 合 出 复 杂 的 映 射 函 数f :x ^ t (2 )可以为大量难以用传统分类参数技术处理的自然或者人工现象提供模型。但是单隐藏层反馈神经网络..
一、简介1 名称由来灰色模型(Gray Model),邓聚龙教授1982年提出。常见系统分类:白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已知的,即系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的,只能通过它与外界的联系来加以..
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM方法是通过一个非线性映射p,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilber..
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