Python机器学习——极限学习机(ELM)
Python机器学习中的极限学习机(ELM)虽然不如深度学习的多层感知机(MLP)效果好，但由于其构建简单、运行快速且对深度学习框架要求低，使得它成为入门级神经网络的好选择。学术界对其偏爱可能源于其易用性和适应性。本文将通过自定义类和代码实例展示ELM及其优化版本在回归问题中的应用，以及如何通过ER回归进一步提升性能。尽管基础ELM在某些情况下表现一般，但其灵活性和易于调整的特点使它在特定场景中表现出不错的效果。
代码实现部分，首先导入必要的包，读取数据并进行预处理。自定义的ELM类采用静态权重矩阵，而优化的ELM类则通过scipy.optimize的拟牛顿法调整参数。为了评价预测效果，定义了MAE、RMSE、MAPE和R2等指标。通过对比不同模型的训练和预测结果，可以看到优化后的ELM和结合ER回归的模型在某些情况下能提供改善。
在分类问题上，如鸢尾花数据集，ELM同样展现出良好的性能。整体来看，ELM是一个实用且易于创新的机器学习模型，尤其适合于对模型原理有基本理解但不追求极致效果的场景。
最后，对于对人工智能更深入的学习，可以参考AI小跟班的个人空间获取更多资源。
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