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改进型增量极限学习机器算法

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简介：
本研究提出了一种改进型增量极限学习机算法，通过优化隐层映射和输出权重更新策略，显著提升了模型在动态数据环境下的适应性和预测精度。 该资源提供了增量式极限学习机的MATLAB实现方式，并包含6个子文件。

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  • 改进型增量极限学习机器算法
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    本研究提出了一种改进型增量极限学习机算法，通过优化隐层映射和输出权重更新策略，显著提升了模型在动态数据环境下的适应性和预测精度。 该资源提供了增量式极限学习机的MATLAB实现方式，并包含6个子文件。
     
  • 核极限学习机_核极限学习机_极限学习机_核极限学习机.zip
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    该资源为核极限学习机相关资料，包含算法介绍、源代码及应用案例。适用于研究机器学习与神经网络领域的学者和开发者。下载后请查阅文件中的详细说明以了解具体内容和使用方法。 核极限学习机 极限学习机 核极限学习机 核极限学习机.zip
     
  • 改进型SVM算法的机器学习代码
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    本段落介绍了一种基于支持向量机(SVM)的改进型算法及其对应的机器学习代码。通过优化原始SVM算法，提高了模型在处理复杂数据集时的学习效率和预测准确性。 优化的SVM算法机器学习代码可以提高模型在分类任务中的性能。通过对原始的支持向量机（SVM）进行改进，例如使用更有效的核函数或者引入正则化参数调整，可以使算法更好地适应不同的数据集特性。此外，结合交叉验证技术来选择最佳超参数也是优化过程的重要组成部分。 这样的优化不仅能够提升模型的准确性，还能增强其泛化能力，在未见过的数据上表现得更为出色。实现这些改进通常需要对机器学习的基本原理有深入的理解，并且熟悉SVM的工作机制和数学基础。
     
  • 粒子群算法优化极限学习机PSO_ELM.zip_极限学习机优化_elm_PSO_ELM
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    本资源提供一种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）代码实现。通过改进的PSO算法，有效提升ELM模型性能与泛化能力，适用于机器学习领域研究和应用。 PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM。
     
  • 核极限学习机器
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    核极限学习机是一种高效能的机器学习模型，结合了极限学习机与核方法的优势，适用于快速处理大规模数据集中的分类和回归问题。 极限学习机通过引入核思想确保了更好的泛化性能，类似于支持向量机（SVM），但具有比SVM更强的泛化能力。
     
  • 核极限学习机(KELM)算法及其源代码优化：基于极限学习机(ELM)的改进版本，已测试通过！
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    本项目介绍并实现了核极限学习机（KELM）算法，它是极限学习机（ELM）的一种高效改进版。提供详细文档与优化后的源代码，经过充分验证。 核极限学习机通过引入核函数（可选择多种不同的核函数）来解决ELM求解问题，并且一旦参数选定后结果就会稳定下来，不再包含随机因素。以下是该版本的代码，在原有基础上进行了改进以便于理解，并经过测试确认其稳定性与可用性，适合用于探究和学习。 ```matlab function model = elm_kernel_train(TrainingData, C, Kernel_type, Kernel_para) % Usage: model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % Input: % TrainingData - m*n 训练数据集，包含m个样本实例以及n-1个特征， % 第一列表示标签。 % % C - 正则化系数C（通常很小）。 % % Kernel_type 核函数类型 % ``` 注意：代码中的`Kernel_para`参数用于指定核函数的具体设置或参数。
     
  • 改良极限学习机的模拟退火算法应用
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    本研究探讨了改进极限学习机(ELM)的方法，引入了模拟退火(SA)算法优化ELM中的权重和偏置参数，从而提高模型泛化能力和训练效率。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 传统的极限学习机是一种有监督的学习模型，通过随机设定隐藏层神经元的输入权值和偏置，并计算隐藏层输出权值来完成训练过程。然而，在数据分析预测研究中，这种传统方法存在预测精度不足的问题。为此，提出了一种基于模拟退火算法改进的极限学习机。 具体来说，首先使用传统的极限学习机对数据集进行初步的学习，获取到隐藏层神经元的初始权重，并选取适当的性能评价标准作为目标函数。接下来应用模拟退火算法优化隐藏层输入权值和偏置参数：将这些参数视作问题求解过程中的“温度”，通过不断降低“温度”来寻找最优配置——即达到预测误差最小化状态下的最佳设置。最后，再利用传统极限学习机计算得到最终的输出权重。 实验中选取了鸢尾花分类数据集和波士顿房价预测数据进行测试分析。结果表明，在分类任务及回归问题上，改进后的模型相对于传统的极限学习机均表现出更优异的表现能力。
     
  • 改进的极限学习机（OS-ELM）代码_基于线性模型_matlab
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    本资源提供了一种改进型极限学习机(OS-ELM)的MATLAB实现代码，适用于处理基于线性模型的数据分析和机器学习任务。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：线性极限学习机_极限学习机进行改进后的代码_OS-ELM_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者获取指导或更换版本。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 极限学习机的Python程序_极限学习机
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    本项目提供了一种用Python实现的极限学习机算法代码，旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个高效、易懂的学习资源。 机器学习算法之极限学习机的Python实现程序
     
  • 极限学习机器的代码
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    极限学习机的代码提供了关于一种高效的前馈神经网络训练算法——极限学习机的学习资源和实践代码，帮助开发者快速理解和应用这一技术。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的人工神经网络算法，由南洋理工大学的黄广斌教授提出。这种算法的核心理念是通过随机初始化隐藏层节点权重，并使用最小二乘法来确定输出层节点权重，从而简化传统神经网络训练过程。 压缩包中包含几个关键文件，涉及以下知识点： 1. **satimage_mean.m**：此MATLAB脚本用于计算图像数据集`satimage`的平均值。在机器学习领域里，对原始数据进行预处理非常重要，包括计算均值和标准差以实现归一化或中心化，减少不同特征间的量纲影响，并提高模型训练效率及泛化能力。 2. **sat_trn.dt** 和 **sat_tst.dt**：这两个文件可能是`satimage`数据集的训练集与测试集。在机器学习中，通常将数据分为两部分用于不同的目的——训练集用来建立模型，而测试集则用来评估模型性能以确保其不会过拟合。 3. **satimage_data.m**：此MATLAB脚本可能负责加载或处理`satimage`数据集。遥感图像分类是利用特征提取和分类算法识别图像中不同对象的应用广泛领域之一。 使用极限学习机解决上述任务时，可以参考以下步骤： 1. 数据预处理：通过执行如归一化、降噪等操作来准备原始图像数据，并确保其符合ELM模型的需求。 2. 构建ELM模型：选择合适的神经网络结构（例如输入层和隐藏层节点的数量），并初始化隐藏层权重，这是实现快速训练的关键步骤之一。 3. 训练模型：利用预处理过的`sat_trn.dt`数据集进行学习，并通过最小二乘法计算输出权值完成ELM的培训过程。 4. 模型评估：使用测试数据集`sat_tst.dt`来验证模型性能，包括但不限于准确率、查准率和查全率等指标。 5. 结果分析与优化：基于预测结果进行问题定位，并通过调整参数或尝试不同的预处理方法进一步提升模型的表现。 该压缩包提供了一个利用极限学习机解决遥感图像分类的实际案例，覆盖了从数据准备到最终应用的整个流程。