python实现elmd
时间: 2023-09-07 13:04:56 浏览: 52
ELM(Extreme Learning Machine)是一种机器学习算法,使用神经网络模型进行训练和预测。Python 语言可以使用以下方式实现 ELM。
首先,我们需要导入所需的库,包括 NumPy、SciPy 和 Scikit-learn。
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import pinv2
from sklearn.preprocessing import normalize
from sklearn.utils import shuffle
```
接下来,我们定义 ELM 类,其中包含以下方法:
1. `__init__`:初始化 ELM 类,设置随机种子和参数。
2. `fit`:训练 ELM 模型,接收训练数据集 X 和标签 y。
3. `predict`:使用训练好的模型进行预测,接收测试数据集 X。
```python
class ELM:
def __init__(self, hidden_neurons, random_seed=42):
self.hidden_neurons = hidden_neurons
self.random_seed = random_seed
def fit(self, X, y):
X, y = shuffle(X, y, random_state=self.random_seed)
self.input_shape = X.shape[1]
self.output_shape = y.shape[1]
self.W = np.random.randn(self.input_shape, self.hidden_neurons) # 随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵
self.b = np.random.randn(self.hidden_neurons) # 随机初始化隐含层的偏置向量
H = np.dot(X, self.W) + self.b # 隐含层输出
self.H = np.tanh(H) # 使用激活函数 tanh 对隐含层输出进行非线性变换
self.beta = np.dot(pinv2(self.H), y) # 使用广义逆矩阵计算输出层权重矩阵
def predict(self, X):
H = np.dot(X, self.W) + self.b
H = np.tanh(H)
y_pred = np.dot(H, self.beta)
return y_pred
```
在 `fit` 方法中,我们首先随机打乱训练数据集 X 和标签 y。然后,我们根据随机种子初始化权重矩阵 W 和偏置向量 b。接下来,我们计算隐含层的输出 H,并将其应用于激活函数 tanh。最后,我们使用广义逆矩阵方法计算输出层权重矩阵 beta。
在 `predict` 方法中,我们对测试数据集 X 进行相同的操作,然后使用训练好的模型计算预测值 y_pred,并返回结果。
这样,我们就实现了使用 Python 编程语言实现 ELM 的方法。可以通过创建 ELM 类的实例,并使用 `fit` 方法进行训练,然后使用 `predict` 方法进行预测。
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