简单易学的机器学习算法 极限学习机(ELM)
上传者:郭殿杰|上传时间:2015-05-06|密次下载
简单易学的机器学习算法 极限学习机(ELM)
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即存在,和
内容需要下载文档才能查看,使得
内容需要下载文档才能查看可以矩阵表示为其中,
内容需要下载文档才能查看是隐层节点的输出,
内容需要下载文档才能查看为输出权重,
内容需要下载文档才能查看 内容需要下载文档才能查看为期望输出。
内容需要下载文档才能查看,为了能够训练单隐层神经网络,我们希望得到,
内容需要下载文档才能查看和
内容需要下载文档才能查看,使得其中,
内容需要下载文档才能查看,这等价于最小化损失函数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
内容需要下载文档才能查看调整所有参数。而在ELM算法中, 一旦输入权重和隐层的偏置被随机确定,隐层的输出矩阵
内容需要下载文档才能查看就被唯一确定。训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统。并且输出权重
内容需要下载文档才能查看可以被确定
其中,三、实验是矩阵
内容需要下载文档才能查看的Moore-Penrose广义逆。且可证明求得的解的范数是最小的并且唯一。
我们使用《简单易学的机器学习算法——Logistic回归》中的实验数据。
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:
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对于这样一个简单的问题,MATLAB代码
主程序
[plain]
01.
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59. %% 主函数,二分类问题 %导入数据集 A = load('testSet.txt'); data = A(:,1:2);%特征 label = A(:,3);%标签 [N,n] = size(data); L = 100;%隐层节点个数 m = 2;%要分的类别数 %‐‐初始化权重和偏置矩阵 W = rand(n,L)*2‐1; b_1 = rand(1,L); ind = ones(N,1); b = b_1(ind,:);%扩充成N*L的矩阵 tempH = data*W+b; H = g(tempH);%得到H %对输出做处理 temp_T=zeros(N,m); for i = 1:N if label(i,:) == 0 temp_T(i,1) = 1; else temp_T(i,2) = 1; end end T = temp_T*2‐1; outputWeight = pinv(H)*T; %‐‐画出图形 x_1 = data(:,1); x_2 = data(:,2); hold on for i = 1 : N if label(i,:) == 0 plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.g'); else plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.r'); end end output = H * outputWeight; %‐‐‐计算错误率 tempCorrect=0; for i = 1:N [maxNum,index] = max(output(i,:)); index = index‐1; if index == label(i,:); tempCorrect = tempCorrect+1; end end errorRate = 1‐tempCorrect./N; 。激活函数
[plain]
01. 02.
03. 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
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