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极限学习机ELM的最简单实用代码
极限学习机ELM的最简单实用代码
极限学习机
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极限学习机ELM的最简单实用代码。黄广斌2004年论文代码。
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极限学习机ELM的matlab实用代码——亲测可用
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极限学习机ELM代码
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ELM极限学习机是一种学习速度快,应用灵活的算法,目前在回归和分类问题中已经得到广泛的应用
一个简单易明白的ELM
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学ELM 首先得看我这个,比黄广斌的简单,而且容易理解上手,你值得拥有啊
极限学习机 代码
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极限学习机是机器学习中一种必不可少的方法,是一种基础方法,我们只要学习机器学习,都必须要理解其内容,而这个文档用一个实例揭示了极限学习机的内涵。
ELM极限学习机
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黄广斌老师的佳作ELM的java实现,极限学习机能够快速的训练。
ELM.zip_ELM_elm code_极限学习机_黄广斌_黄广斌elm代码
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极限学习机的matlab代码,黄广斌教授
ELM-C--:极限学习机 - C++ 库
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榆木-C-- 极限学习机 - C++ 库 实施线性 ELM 训练和预测设施。 可用于分类和回归。 易于包含在现有 C++ 项目中:即插即用。 单一依赖:Eigen3 还提供了用于训练和预测的 Matlab MEX 接口。
OSELM代码matlab实现
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OSELM代码,通过matlab实现。可用于目标跟踪,回归分析预测、以及分类。
PSO-ELM(源码)
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量子遗传算法优化ELM matlab源码
elm算法matlab代码
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elm算法matlab代码 内附详细使用方法 亲测可用
极限学习机源代码
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极限学习机的源代码,可以用于分类和机器学习,南洋理工大学大学黄广斌教授提出的。
极限学习机(ELM) 算法及MATLAB程序实现
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极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。
极限学习机
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由于极限学习的故障诊断,可计算诊断时间,正确率等。
极限学习机的回归拟合及分类-对比试验研究
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代码解释的很详细,可以直接用,已经测试过了,很好用。
改进过的神经网络elm算法.m
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改进的elm的matlab算法,该算法比原来的elm的算法在超过3个神经元后的计算速度能明显加快!原理是运用函数产生列矩阵…ELM 是一种快速的神经网络算法,本人已经比较过,比很多流行的算法(BP,SVM)都快,而且效果很好,运行环境是matlab
用于网络非线性学习的分布式极限学习机
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网络上的分布式数据收集和分析无处不在,尤其是在无线传感器网络(WSN)上。 据我们所知,大多数分布式算法中使用的数据模型都是线性的。 但是,在实际应用中,并不能始终保证系统的线性。 在非线性情况下,具有径向基函数(RBF)隐藏神经元的单隐藏层前馈神经网络(SLFN)具有近似任何连续函数的能力,因此可以用作非线性学习系统。 但是,受通信成本的限制,通常禁止使用常规算法的分布式版本直接训练神经网络。
GA-ELM(matlab源码)
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遗传算法优化的ELM matlab源码 (亲测亲写)
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这是一个在MATLAB上面可以运行的极限学习机算法实例,文件中,包含了多个极限学习机样例,ELM说白了就是另一种神经网络,其作用相似,效果又不同,比如其离散型更强等,建议直接修改接口,方便调试
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Matlab:极限学习机可直接运行的分类回归预测代码
极限学习机(ELM)算法的优化变种:核极限学习机(KELM)源代码,自测可用!
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核极限学习机,引入核函数(多种核函数自选)解决ELM求解问题,一旦参数选定,结果就稳定下来,不再混入随机。在原来版本上加入自己理解改写,使得代码更容易理解。本版本自己测试过,稳定可用,适合探究学习! function model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % Usage: model = elm_ker
极限学习机 真实可用
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在线序列阶极限学习机源代码-SinActFun.m 用于分类和回归,主要调的参数为N0这一个,他大概为你训练数据的2/3那么多你出来的结果才是差不多的
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极限学习机ELM
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Elm_KElm.rar
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1. 本文件包括ELM和KernelELM()算法的实现,在黄广斌教授础源码基础上做了简单修改,并对程序做出注释 2. elm.m ELM算法实现 elm_kernel.m KernelELM算法实现,注意使用不同kernel时,核参数个数可能不一样 3. test_elm.m elm()函数测脚本,有详细注释 test_elm_
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是一种简单的程序 在黄广斌的基础上进行了修改,主要用于分类为题,可以显示最后的分类结果
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yxq0407
2018-06-15
可以用,感谢
qq_40814498
2021-01-20
.............
qq_37051741
2017-10-09
重新下一下,资源找不到了
qq_34010045
2022-01-22
资源还行,有很大帮助,就是积分要的太多啦
string0
2018-10-13
只要能用就好给好评,,对实现很有帮助。
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