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改进的极限学习机（OS-ELM）代码_基于线性模型_matlab

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简介：
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

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  • 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
     
  • 改进版标题：OS-ELM的在线序列极限学习方法
    优质
    该文介绍了改进后的OS-ELM算法，即在线序列极限学习方法。此方法优化了原始的ELM模型，在处理大规模数据集时具有更高的效率与精度。 在线顺序极限学习机能够实现对大量数据的实时在线预测及其分类效果。
     
  • Python中在线顺序极限学习机(OS-ELM)的实现
    优质
    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。
     
  • 极限学习机（ELM）代码详解
    优质
    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）
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    《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。
     
  • 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！
    优质
    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。