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极限学习机回归及分类代码 评分:

elm回归及分类:ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2018-04-12 上传大小:9KB
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Python 实现极限学习机(预测)
超限学习机—逻辑回归Python代码

超限学习机ELM的逻辑回归二分类Python代码,需要训练样本和测试样本,带有正则化系数,提高泛化能力,能有效解决欠拟合和过拟合问题。参考来源:http://blog.csdn.net/Mosout/article/details/53997040

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