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使用极限学习机的大数据并行多分类算法
使用极限学习机的大数据并行多分类算法
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使用极限学习机的大数据并行多分类算法
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极限学习机回归及分类代码
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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。
极限学习机的代码
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这是一个机器学习新算法-极限学习机的代码,里面有几个小例子,由南洋理工大学黄广斌教授边写
基于极限学习机实现数据分类附matlab代码.zip
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【预测模型-ELM分类】 3.内容:基于极限学习机实现数据分类附matlab代码.zip 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
Matlab 基于极限学习机算法(ELM)的数据分类预测 ELM分类
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1. Matlab实现极限学习机算法的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
极限学习机类不平衡数据学习算法研究
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基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化
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基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化,借助于Hadoop中的MapReduce模型,将遗传算法划分为Map和Reduce两个阶段,在Map阶段并行化执行。真正意义上实现了遗传算法的并行化。
大数据下的机器学习算法综述_何清.pdf
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随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注....此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势.
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《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》在总结多年来MapReduce并行处理技术课程教学经验和成果的基础上,与业界著名企业Intel公司的大数据技术...这是本书很多实例的源代码 对很多进行大数据学习的朋友们会很有帮助
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【预测模型-ELM分类】基于核极限学习机和极限学习机实现UCI数据集分类附matlab代码.zip
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作
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