ELM极限学习机 python

ELM极限学习机是一种通过随机选择输入权重和分析以确定网络的输出权重的学习算法，最初是对单隐层前馈神经网络提出的一种新型的学习算法。在Python中，可以使用numpy库来实现ELM极限学习机算法。

在使用ELM极限学习机进行训练时，需要准备一个包含所有训练模式的矩阵training_patterns。这个矩阵的大小是Nxd，其中N表示训练模式的数量，d表示每个训练模式的维度。需要保存所有训练模式，以便在测试和预测阶段进行核计算。

训练完成后，可以计算输出权重output_weight，它是一个大小为Nx1的列向量，表示Β(beta)。这个向量可以用于在测试和预测阶段进行结果的计算。

在Python中，可以使用numpy库来进行矩阵运算和计算Β(beta)。可以通过调用相应的函数来实现ELM极限学习机算法，并传入训练模式矩阵和其他必要的参数。最后，可以使用得到的输出权重进行测试和预测。

总结来说，ELM极限学习机是一种通过随机选择输入权重和分析以确定网络的输出权重的学习算法，可以使用Python中的numpy库来实现。训练模式矩阵包含所有训练模式，输出权重是计算出来的列向量，可以用于测试和预测阶段的结果计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现极限学习机ELM【hpelm库】（内涵源代码）](https://blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/122171575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [极限学习机Python开源库——elm【内附案例源码】](https://blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/124844604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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