【摘 要】
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针对回归和分类问题，提出一种极限学习机(ExtremeLearningMachine，ELM)的快速留 一交叉验证算法，并从理论和数值仿真两方面说明其有效性，留一交叉验证已经被证明能够给出统 计模
【机 构】
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浙江大学 航空航天学院,杭州 310027
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针对回归和分类问题，提出一种极限学习机(ExtremeLearningMachine，ELM)的快速留 一交叉验证算法，并从理论和数值仿真两方面说明其有效性，留一交叉验证已经被证明能够给出统 计模型真实泛化性能的几乎无偏估计，进而为模型的选择和比较提供了一种可靠的标准，然而，由 于其计算复杂性太高，很难应用到大规模数据集问题中，故一种针对ELM的快速留一交叉验证算 法被提出，该算法避免显式地进行了以训练样本数量N的ELM模型训练，其计算复杂性是关于 N呈线性趋势增长，即0(N)．即使在处理大型数据集建模问题时，该算法仍然可以快速地进行 ELM模型的选择和评价，通过人工和实际数据集上的仿真实验，验证了该快速留一交叉验证算法 的性能．
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