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极限学习机(ELM)的代码。

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简介：
ELM（极限学习机）是一种展现出卓越学习效率和高度适应性的算法，其应用范围已经扩展至回归分析以及分类任务，并在这些领域内获得了广泛的采用。

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  • 极限学习机（ELM）代码详解
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    本书深入浅出地解析了极限学习机(ELM)的工作原理，并提供了详尽的代码示例，帮助读者掌握其应用实践。 ELM极限学习机是一种速度快且应用灵活的算法，在回归和分类问题中已得到广泛应用。
     
  • 极限学习机（ELM）
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    极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种单层前馈神经网络的学习算法，它通过随机设定输入权重和偏置来加速机器学习过程，特别适用于大规模数据集处理。 极限学习机的MATLAB源码及几篇重要文献对学习人工智能的朋友很有价值。这些资源包括了MATLAB测试源代码和测试数据，非常适合用于分类和回归任务，并且运行速度非常快。我使用9030*1569的数据进行训练和测试，在短短12秒内就能得到结果。
     
  • Matlab中的ELM极限学习机代码
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    本简介提供了一段用于实现ELM（Extreme Learning Machine）算法的MATLAB代码。该代码适用于快速构建和训练单隐层前馈神经网络，适合于分类与回归问题，并具备高效、易于使用的特性。 对于入门的ELM学习者来说，这段代码很好地总结了ELM的基本概念，并且通过一些小改动使其更加易于理解。
     
  • ELM极限学习机的Matlab源代码
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    本资源提供了ELM（Extreme Learning Machine）极限学习机在MATLAB环境下的完整实现代码。此开源项目适合机器学习研究者和开发者使用，旨在简化和支持快速原型设计与算法测试。 这段文字描述的数据集包含近红外光谱数据，适用于回归分析和判别分析。数据采集规范且有效，代码支持一键运行。欢迎下载并共同交流讨论。
     
  • 极限学习机(ELM).zip
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    《极限学习机（ELM）》是一份关于机器学习中前馈神经网络快速训练算法的研究资料，适用于希望深入了解和应用ELM技术的学习者及研究者。 ELM极限学习机的MATLAB源码可用于回归预测，并可以直接运行。该代码包含数据集及详细的解释，方便用户阅读、修改以及学习。
     
  • 极限学习机ELM的简易实用代码
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    本项目提供了一套简单易用的极限学习机(ELM)代码实现，适用于快速原型设计和测试，帮助初学者轻松上手机器学习中的单隐层前馈网络。 极限学习机ELM的最简单实用代码基于黄广斌2004年的论文。
     
  • ELM极限学习机的Matlab代码与数据集
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    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。
     
  • 极限学习机分类(ELM).rar
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    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。
     
  • 极限学习机回归(ELM).rar
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    本资源为极限学习机回归(ELM)相关资料，包含算法原理、应用案例等内容，适合机器学习初学者及研究者深入理解并实践该模型。 极限学习机算法（ELM）可以通过Matlab实现建模，并进行回归分析。使用训练集对模型进行训练后，可以利用该模型预测测试数据的结果。
     
  • ELM分类_elmtrain.m_极限学习机 elm.zip
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    本资源提供了一种机器学习方法——极限学习机（ELM）的相关代码和工具包。包含训练模型的MATLAB脚本elmtrain.m以及完整的ELM分类算法实现文件elm.zip，便于用户快速上手实践和研究。 标题中的elm.zip_ELM分类_elmtrain.m_极限学习机表明这是一个关于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的压缩包，其中包含了用于训练的MATLAB脚本elmtrain.m以及可能用于预测的elmprediction.m。ELM是一种快速、高效的机器学习算法，在神经网络领域广泛应用。它通过随机初始化隐藏层节点权重并求解线性方程组来确定输出层权重，从而避免了传统反向传播算法中的迭代过程，大大提高了训练速度。 压缩包内的elmtrain.m是用于训练ELM模型的MATLAB脚本。在使用时，该脚本接收输入数据（X）、对应的标签（Y）以及网络结构参数作为输入，并通过计算输出层权重来构建完成的ELM模型。具体步骤包括：随机生成隐藏层节点的权重和偏置；根据这些权重计算隐藏层激活值；利用最小二乘法或其他优化算法求解线性方程组，得到最终输出层权重。 elmprediction.m则是用于预测的新脚本。它接收新的输入数据，并通过训练好的ELM模型来生成相应的分类或回归结果。这个压缩包提供了一个完整的ELM分类流程，包括了从训练到测试的所有关键步骤和工具。 该资源对于理解极限学习机的工作原理及其实际应用具有重要的参考价值。使用者可以根据提供的脚本结合自己的数据集进行模型的构建、训练及预测工作，体验其高效便捷的特点。