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基于ELM极限学习的花朵分类（含MATLAB源码、数据集及预测结果）

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简介：
本项目利用极限学习机(ELM)算法进行花朵种类识别，包含详尽的数据处理与模型训练流程。附有完整的MATLAB代码、原始数据集以及最终预测效果展示，为机器学习和模式识别研究提供实用案例。 使用ELM极限学习方法实现花的分类（包含MATLAB源码、数据集及预测结果）。训练集中有40个样本，测试集中有10个样本，最高准确率可达100%。可以根据个人需求更换数据集以评估该方法在不同研究内容下的效果。

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  • 基于ELM极限学习的花朵分类（含MATLAB源码、数据集及预测结果）
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    本项目利用极限学习机(ELM)算法进行花朵种类识别，包含详尽的数据处理与模型训练流程。附有完整的MATLAB代码、原始数据集以及最终预测效果展示，为机器学习和模式识别研究提供实用案例。 使用ELM极限学习方法实现花的分类（包含MATLAB源码、数据集及预测结果）。训练集中有40个样本，测试集中有10个样本，最高准确率可达100%。可以根据个人需求更换数据集以评估该方法在不同研究内容下的效果。
     
  • 基于极限学习机(ELM)的MATLAB数据回归预测及ELM回归
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    本研究利用极限学习机（ELM）算法在MATLAB环境中进行数据分析与回归预测，并深入探讨了ELM在回归问题中的应用优势。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV12j411S7Ux/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现基于极限学习机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 该方法适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测问题。 4. 预测结果的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（根均方误差）等四项。 5. 提供了拟合效果图和散点图，便于直观理解数据之间的关系及模型预测效果。 6. 使用Excel进行数据分析时推荐使用2018B及以上版本。
     
  • 基于ELM的极限学习算法在汽油辛烷值预测中的应用（含MATLAB源码、数据及预测结果）
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    本研究运用极限学习机(ELM)算法对汽油辛烷值进行预测，并提供了详细的MATLAB源代码、实验数据和预测结果，为相关领域研究人员提供参考。 ELM极限学习用于汽油辛烷值预测（MATLAB源码+数据+预测结果），代码已亲测可用，并可根据论文要求更换数据集。本段落提供60组数，其中50组作为训练数据，10组作为测试数据，测试结果显示效果非常不错。如果有条件的话，可以引入相关优化算法以提高预测精度。
     
  • 基于极限学习机(ELM)的回归预测(Matlab完整源码及数据)
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    本资源提供了一种利用极限学习机（ELM）进行回归预测的方法，并附带完整的Matlab实现代码和相关数据集，适用于机器学习领域的研究与应用。 极限学习机（ELM）回归预测的Matlab完整源码和数据。
     
  • 基于Matlab的ELM极限学习机时间序列预测（含完整源码及数据）
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    本资源提供基于Matlab实现的ELM极限学习机算法用于时间序列预测，附有完整的源代码和相关数据集，适用于科研与教学。 1. 使用Matlab实现ELM极限学习机的时间序列预测（包含完整源码和数据）。 2. 包括多个评价指标：MAE、MBE、R²。 3. 数据以Excel格式提供，可以直接替换使用。文件中还包含了预测对比图及相关分析图。
     
  • ELM极限学习机的Matlab代码与数据集
    优质
    本资源提供了ELM（Extreme Learning Machine）极限学习机在MATLAB环境下的实现代码及配套的数据集，适用于机器学习领域的研究和应用开发。 极限学习机是一种单层前馈神经网络的训练算法，在不需要调节隐藏层参数的情况下能够快速准确地完成模型的学习过程。这种技术特别适用于大规模数据集上的分类、回归等任务，具有计算效率高且易于实现的特点。与其他机器学习方法相比，它在保持较高精度的同时减少了训练时间，并能有效避免过拟合现象的发生。
     
  • 基于Matlab的ELM极限学习机多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB实现了一种基于ELM算法的多输入单输出回归预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，适用于深入研究或实际应用。 Matlab实现ELM极限学习机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。该代码适用于具有7个特征的输入，并进行单变量输出的预测任务。模型包含多个评价指标，如MAE、MBE、R2等。提供的数据以Excel格式呈现，用户可以直接替换使用。此外，还包括了预测结果对比图及相关分析图。
     
  • 使用Excel数据集的基于极限学习机(ELM)的数据回归预测Python代码
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    这段Python代码利用极限学习机（ELM）算法对Excel中的数据进行回归预测分析，适用于需要高效快速训练模型并进行预测的各种场景。 本代码示例展示了如何使用极限学习机（ELM）进行回归预测。使用的数据集是Excel格式的波士顿房价预测数据集，可以直接用于运行程序或替换为其他数据集。运行elm.py后，您将会看到两个图像：一个散点图和一个折线图。其中，散点图展示了测试集中真实目标与ELM模型预测目标之间的对比；而折线图则显示了每个样本的真实值和预测值的对比。
     
  • 极限学习机分类(ELM).rar
    优质
    本资源为极限学习机分类(ELM)，包含有关ELM算法的学习资料和代码示例。适合对机器学习领域中快速训练单隐层神经网络模型感兴趣的学者和技术人员研究使用。 极限学习机算法（ELM）可以通过Matlab进行实现，并用于构建模型以执行分类分析。利用训练集对模型进行训练后，可以使用该模型对预测集进行分类。