极限学习机python

极限学习机(ELM)是一种用于单隐层前馈神经网络(SLFNs)的学习算法，最初由南洋理工学院黄广斌教授在2004年提出。相比其他传统的神经元网络算法，ELM具有速度快、易于实现、泛化能力强等优势。在ELM中，随机选取输入权重，并分析以决定网络的输出权重，以提供极限的学习速度和性能。

如果您想在Python中使用极限学习机，可以考虑使用第三方库，如Python Extreme Learning Machine (ELM)。这个库提供了实现ELM算法的功能，可以用于训练和预测数据。您可以使用训练数据来获得ELM的网络结构和模型，然后使用预测数据进行预测。

请注意，您需要确保安装了适当的库，并按照库的文档或示例使用ELM算法。具体的Python代码取决于您使用的库和数据集。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 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]
- *2* *3* [数据挖掘实验三：极限学习机（python实现）](https://blog.csdn.net/xiangQiAtCSDN/article/details/118016814)[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]
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