基于深度混合核极限学习机DHKELM的回归预测及优化算法（采用北方苍鹰NGO或可替换为其他方法）
内容概要：本文介绍了基于深度混合核极限学习机（DHKELM）的回归预测方法及其优化算法。DHKELM结合了极限学习机和混合核技巧的优点，适用于处理复杂的非线性问题。文中详细解释了DHKELM的工作原理，包括非线性变换、特征提取和降维。优化算法部分主要介绍了北方苍鹰NGO算法以及其他替代方法，如梯度下降和遗传算法。此外，还提供了Python代码示例，展示了模型的训练和预测过程。最后，通过对多个数据集的实验验证，证明了DHKELM在非线性问题处理方面的优越性能。
适合人群：从事机器学习、数据分析和人工智能领域的研究人员和技术人员。
使用场景及目标：适用于需要处理复杂非线性数据的回归预测任务，旨在提高预测的准确性和稳定性，缩短模型训练时间。
其他说明：尽管DHKELM表现出色，但在处理高维数据时可能需要额外的特征提取方法，优化算法的选择也会显著影响模型性能。未来研究方向包括探索DHKELM在更多领域的应用以及优化方法的改进。
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