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极限学习机

于 2022-03-24 发布 文件大小:2.66 kB
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代码说明:

应用背景金融机构的违约水平是一个关键的信息这些组织的活动,并揭示了它们的风险水平。这在转向解释了这种类型的变量,在这些过去几年的危机。本文提出了一种方法来估计标准多层定义的非线性模型的违约率感知器(MLP)与一种新的方法称为神经网络极端学习机(榆树)。实验结果是有希望的,并表现出良好的性能相比,MLP模型训练的leverberg Marquard算法关键技术极端学习机在回归和分类问题中的应用--比较

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