ELM回归python

ELM回归是一种基于极限学习机（ELM）的回归方法。ELM回归的目标是通过在输入层和输出层之间随机初始化一组权重和偏置，通过最小二乘法来优化这组参数，从而实现回归任务。

使用Python实现ELM回归的步骤如下：
1. 导入所需的库，例如numpy和scikit-learn。
2. 准备数据集，包括输入和输出。
3. 初始化随机权重和偏置。
4. 计算隐藏层输出，可以使用sigmoid、relu等激活函数。
5. 计算输出权重矩阵，可以使用最小二乘法或正规方程法。
6. 使用测试集进行预测，并评估性能。

相关问题

elm python

ELM Python是基于Python的一种机器学习算法，它是一种快速的前馈神经网络，可以用于分类、回归和聚类等任务。ELM Python的基本原理是通过随机生成输入层和隐藏层之间的权重矩阵，然后使用这些权重来训练网络。相比于传统的前馈神经网络，ELM Python的学习速度更快，因为它只需要训练输出层的权重，而不需要训练整个网络。ELM Python的应用范围很广，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

python ELM

ELM是极限学习机（Extreme Learning Machine）的缩写，是一种机器学习算法。根据引用，你提到了自己动手写了一个Python版本的ELM，并且引用了黄广斌教授的原文和一个Matlab版本的代码。基本原理是通过最小二乘法和激活函数将输入数据映射到隐含层节点输出，然后利用输出矩阵和目标向量进行分类。你可以参考引用中的ELM主程序和引用中的推导过程和代码实现来理解和实现Python版本的ELM。在Python中，你可以使用numpy库来实现矩阵运算和广播机制，从而方便地进行维度相等的矩阵和向量的相加。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [极限学习机原理及Python实现（ELM）](https://blog.csdn.net/weixin_43589323/article/details/130185719)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于python的ELM（极限学习机）分类及回归实现（附带自己数据链接及推导）](https://blog.csdn.net/qq_40360172/article/details/105175946)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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