用Python实现ELM

在Python中实现ELM（极简学习机），你可以使用scikit-learn库，它是Python中最常用的机器学习工具包之一。以下是一个简单的步骤：

1. 首先安装必要的库：

pip install numpy pandas scikit-learn

2. 导入所需的模块：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

3. 创建ELM模型类，这里以线性ELM为例：

class ELM:
    def __init__(self, n_hidden):
        self.n_hidden = n_hidden

    def fit(self, X_train, y_train):
        # 随机生成隐藏层权重矩阵
        self.weights_hidden = np.random.normal(size=(X_train.shape[1], self.n_hidden))
        self.bias_hidden = np.zeros((1, self.n_hidden))

        # 计算隐含层的输出
        self.hidden_output = np.dot(X_train, self.weights_hidden) + self.bias_hidden

        # 设置全局加权系数
        self.weights_out = np.linalg.pinv(self.hidden_output).dot(y_train)

    def predict(self, X_test):
        return np.dot(X_test, self.weights_out)

4. 使用模型：

# 初始化并训练ELM模型
elm = ELM(n_hidden=100)
elm.fit(X_train, y_train)

# 对测试集做预测
y_pred = elm.predict(X_test)

注意，这只是一个基础版的ELM实现，实际应用中可能需要添加更多功能，如多项式转换、正则化等。