《表2 分类实验数据集介绍》
本章进行实验分析,以验证所提出的无逆矩阵在线序列极限学习机算法的有效性。为了更好评估算法的性能,实验使用机器学习领域中具有几个代表性的数据集进行实验。这些数据集分别来自加利福利亚大学Irvine机器学习库[16]和支持向量机数据库[17],数据集在数据量和维度上有代表性。对于回归问题,实验所用数据集Energy efficiency数据集[18]、Housing数据集[19]、Parkinson数据集[20]、Airfoil self-noise数据集[21]如表1所示。在测试实验中,对训练数据集进行预处理,所有输入数据和输出数据都归一化到[-1,1]。对于分类问题,所用数据集Diabetes数据集[16]、Musk数据集[22]、Feritility数据集[23]、Spambase数据集[16]、CNAE-9数据集、Multiple Features数据集如表2所示。实验结果如表3、表4所示。
图表编号 | XD00120615100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.01 |
作者 | 左鹏玉、王士同 |
绘制单位 | 江南大学数字媒体学院、江南大学数字媒体学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |