项目介绍 Python实现基于NGO-KELM北方苍鹰算法（NGO）优化核极限学习机分类预测

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Python实现基于NGO-KELM北方苍鹰算法（NGO）优化核极限学习机分类预测的详细项目实例
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近年来，随着数据科学和机器学习领域的飞速发展，各类机器学习算法在各行各业得到了广泛应用，特别是在分类预测、模式识别等领域。核极限学习机（Kernel
Extreme Learning Machine, KELM）作为一种新型的机器学习方法，由于其极快的学习速度和高效的泛化能力，逐渐引起了学术界和工业界的关注。然而，KELM算法本身存在着一些局限性，例如，选择合适的核函数和优化超参数的问题。为了解决这一问题，北方苍鹰算法（NGO）被提出，旨在通过模拟苍鹰的飞行特性来优化KELM的核参数和超参数，从而提升分类精度和效率。
NGO算法属于一种群体智能优化算法，其灵感来源于苍鹰的飞行模式，通过模拟苍鹰在空中盘旋、捕猎的方式进行全局搜索，从而有效避免了传统优化算法容易陷入局部最优解的问题。通过引入NGO算法对KELM进行优化，可以在大规模数据集上实现更高效的分类预测。这种结合了NGO算法 ...

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关键词：python 项目介绍 NGO 学习机 Learning

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