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使用Python中的pyoselm包调用OS-ELM模型,OS-ELM模型的一个简单示例。

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简介:
利用Python中的pyoselm软件包,用户可以直接调用预训练的os-elm模型,而无需自行构建和配置底层环境,从而实现便捷的预测和分类功能。该资源内容涵盖了若干易于理解的示例代码,以及用于实现该功能的pyoselm包的完整源代码文件,希望对感兴趣的朋友们有所帮助。

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  • Python使pyoselmOS-ELM
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    本文章提供了一个简单的教程,介绍如何在Python环境下安装和使用pyoselm库来快速调用OS-ELM(在线逐点最小二乘极限学习机)模型进行机器学习任务。 通过Python中的pyoselm包可以直接调用OS-ELM模型,无需自行搭建环境,只需简单调用即可实现预测或分类功能。本资源包含了一些简单的例子以及pyoselm包的源文件,有兴趣的朋友可以研究一下。
  • Python+RELM+OS-ELM+FOS-ELM+代码+实分析+算法对比.rar
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    本资源包含Python环境下关于RELM、OS-ELM及FOS-ELM算法的学习资料,内含详细代码示例和实例分析,并提供多种算法性能对比,适合深度学习研究者参考。 极限学习机(ELM)是一种单隐藏层前馈神经网络算法(SLFNs),由Huang等人基于Moore-Penrose广义逆理论提出。该方法主要针对传统SLFNs中存在的一些问题,如学习速率慢、迭代时间长以及需要人为提前设置的学习参数等进行了改进。与传统的神经网络学习算法相比,ELM只需设定合适的隐层节点数,并随机生成所需的隐层参数,然后利用最小二乘法确定输出层权值。整个训练过程仅需一步完成而无需多次更新隐藏层参数。 由于其快速的学习能力和强大的非线性逼近能力等特性,使得极限学习机在实际应用中受到了研究者们的广泛关注。本段落提供的代码实现了正则化ELM(RELM)、在线学习的ELM(OS-ELM)以及带有遗忘机制的在线学习极限学习机(FOS-ELM)。此外,基于一个简单的数据集对这三种算法进行了比较,并分析了不同隐藏层节点数对于性能的影响。
  • MATLAB OS-ELM 错误: OS_ELM 函数时缺少输入参数 - matlab开发
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    本资源探讨在MATLAB环境下使用OS-ELM模型遇到的问题,特别关注于函数调用中缺失必要参数的情况。通过分析和解决此问题,旨在帮助用户正确实现该机器学习算法。 你好,在调用函数时代码会运行出现基本错误。原因是没有提供足够的输入参数。我已经尽力了但未能成功解决这个问题,请有人帮忙检查一下我的代码,并且我已附上了数据文件和内置函数。首先,非常感谢伊娃的帮助。
  • 改进极限学习机(OS-ELM)代码_基于线性_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
  • Python OS使详解
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    本教程详细讲解了Python中的OS模块,通过丰富的实例介绍了如何利用该模块执行操作系统相关的功能和任务。适合编程学习者深入理解并运用OS模块。 ### Python OS模块实例详解 #### 一、引言 Python 的 `os` 模块提供了许多与操作系统交互的功能,如创建、删除文件或目录、获取文件属性等。这对于需要进行文件系统操作的应用程序来说非常重要。本段落将通过多个实例来详细介绍 `os` 模块中的常用方法,帮助读者更好地理解和掌握如何利用 `os` 模块处理文件和目录。 #### 二、基本介绍 在开始之前,我们需要了解几个基础概念: - **路径**:指文件在文件系统中的位置标识。 - **绝对路径**:包含根目录在内的完整路径。 - **相对路径**:相对于当前工作目录的路径。 - **文件**:存储数据的基本单位。 - **目录**:用于组织文件和其他目录的容器。 #### 三、常见方法详解 接下来,我们将逐一介绍 `os` 模块中的一些常用方法,并通过示例来展示它们的具体用法。 ##### 1. `os.getcwd()` - **功能**:获取当前工作目录。 - **示例**: ```python import os print(os.getcwd()) ``` 输出当前执行脚本所在的目录。 ##### 2. `os.listdir()` - **功能**:列出指定目录下的所有文件和子目录名称。 - **示例**: ```python import os print(os.listdir(c:file)) ``` 列出 c:file 目录下的所有文件和子目录。 ##### 3. `os.path.abspath(path)` - **功能**:返回指定路径的绝对路径。 - **示例**: ```python import os print(os.path.abspath(.)) ``` 返回当前目录的绝对路径。 ##### 4. `os.path.split(path)` - **功能**:将路径分割为目录和文件名两部分,并返回一个元组。 - **示例**: ```python import os print(os.path.split(rD:pythonfilehello.py)) # 结果:(D:pythonfile, hello.py) ``` 分割路径,返回路径的目录部分和文件名部分。 ##### 5. `os.path.join(path1, path2, ...)` - **功能**:将多个路径组合后返回,如果路径是绝对路径,则会忽略前面的路径。 - **示例**: ```python import os print(os.path.join(rd:pythontest, hello.py)) # 结果:d:pythontesthello.py ``` 将两个路径组合起来形成新的路径。 ##### 6. `os.path.dirname(path)` - **功能**:返回路径中的目录部分。 - **示例**: ```python import os print(os.path.dirname(rd:pythontesthello.py)) # 结果:d:pythontest ``` 获取路径中的目录部分。 ##### 7. `os.path.basename(path)` - **功能**:返回路径中的文件名部分。 - **示例**: ```python import os print(os.path.basename(rd:pythontesthello.py)) # 结果:hello.py ``` 获取路径中的文件名部分。 ##### 8. `os.path.getsize(path)` - **功能**:获取文件的大小(以字节为单位),如果是目录则返回0。 - **示例**: ```python import os print(os.path.getsize(rd:pythontesthello.py)) # 结果:38 ``` 获取文件大小。 ##### 9. `os.path.exists(path)` - **功能**:检查指定路径是否存在。 - **示例**: ```python import os print(os.path.exists(rd:pythontesthello.py)) # 结果:True ``` 检查文件或目录是否存在。 ##### 10. `os.path.isdir(path)` - **功能**:判断指定路径是否为目录。 - **示例**: ```python import os print(os.path.isdir(rC:UserszhangjiaoPycharmProjects)) # 结果:True ``` 判断路径是否指向一个目录。 #### 四、实战应用 为了更好地理解这些方法的实际应用,我们可以构建一个小项目来演示如何使用 `os` 模块来管理文件和目录。 假设我们有一个需求,需要找出某个目录下所有 `.py` 文件的大小总和。这可以通过以下步骤实现: 1. **使用 `os.listdir()` 获取目录下所有文件名**。 2. **使用 `os.path.join()` 组合目录和文件名得到完整的文件路径**。 3. **使用 `os.path.isfile()` 判断是否为文件**。 4. **使用 `os.path.getsize()` 获取文件大小**。 5. **累计文件大小**。 ```python import os def total_size(directory): total = 0 for filename in os.listdir(directory): filepath = os.path.join(directory, filename
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    本文章介绍了如何在Python环境中实现在线顺序极限学习机(OS-ELM)算法,并探讨了其在机器学习中的应用。通过详细代码示例,帮助读者理解并实践这一高效的在线学习方法。 当然可以。以下是去掉联系信息后的文字: 实验内容主要基于博主分享的一个关于Android开发的文章中的实践部分。文中详细介绍了如何在Android应用中实现一个简单的登录功能,并提供了相应的代码示例。 为了更好地理解和掌握这些技术,建议读者按照文章的指导步骤进行实际操作。通过这个过程,不仅可以加深对相关概念的理解,还能提升动手能力。实验过程中可能会遇到一些问题和挑战,这些都是学习和技术成长的一部分。 希望这次实践能够帮助大家在Android开发领域迈出坚实的第一步,并鼓励更多的人加入到移动应用开发的学习中来。
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    Meta-ELM是一种先进的机器学习模型,它在标准极限学习机(ELM)的基础上进行了创新,通过引入含有原始ELM隐藏单元的新层,增强了模型的灵活性和表达能力。 极限学习机(ELM)通过随机分配输入权重和偏差的方式工作,这可能导致某些随机行为并影响其泛化性能。本段落提出了一种新的元学习模型Meta-ELM来改进这一问题。Meta-ELM的结构包括多个基础ELM以及一个顶层的ELM。因此,它的训练过程分为两个阶段:首先,在一部分训练数据上对每个基本ELM进行训练;随后,使用这些基本ELM作为隐藏节点去训练顶层的ELM。 通过对一些人工和基准回归数据集的研究与实验结果表明,Meta-ELM模型不仅具有可行性而且表现出色。
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    简介:本文将介绍Python中的os模块及其常用函数,帮助读者了解如何利用该模块进行文件和目录路径操作、系统进程管理以及环境变量访问等。 主要介绍了Python标准库os模块的函数使用方法,需要的朋友可以参考。
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    DeepSpeedExamples 提供了一系列使用微软 DeepSpeed 优化技术的示例模型,帮助研究者和开发者轻松实现大规模深度学习训练。 此存储库包含使用示例模型的代码。关于威震天示例的说明如下: Megatron-LM:这是 Megatron-LM 的一个较旧版本,我们一直用它来展示 DeepSpeed 早期的功能特性。这个版本不包括 ZeRO-3 或者 3D 并行性。 Megatron-LM-v1.1.5-3D_parallelism:这是一个相对较新的 Megatron 版本(2020年10月),但当时还不支持 3D 并行功能。我们移植了这个版本来展示如何在 DeepSpeed 中使用 Megatron 的 3D 并行性。 Megatron-LM-v1.1.5-ZeRO3:该版本的底层代码与 3D_parallelism 版本相同,但没有进行 3D 并行端口移植。然而,它包含了 DeepSpeed 的最新进展,包括 ZeRO-3、ZeRO-3 Offload 和 ZeRO-Infinity 功能。