核极限学习机算法流程图

很抱歉，我无法根据你的问题提供准确的答案。核极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种机器学习算法，用于单隐层前馈神经网络的训练。它的算法流程图可以用以下步骤概括：

1. 输入数据：将训练数据集表示为一个矩阵X，其中每行是一个样本，每列是一个特征。
2. 随机初始化权重：为隐层和输出层的连接权重矩阵随机赋初值。
3. 计算隐层输出：将输入数据矩阵X与隐层权重矩阵W相乘，并通过一个非线性激活函数（如sigmoid或ReLU）进行处理，得到隐层输出H。
4. 解析解计算输出权重：使用解析解方法，通过将隐层输出H与训练目标值Y进行线性回归拟合，计算输出权重矩阵β。
5. 预测输出：将测试数据矩阵与隐层权重矩阵相乘，并通过非线性激活函数处理后，再与输出权重矩阵相乘，得到预测输出值Y_hat。

这只是ELM算法的一个简单描述，实际应用中可能还包括其他步骤，如参数调优和模型评估等。具体的实现细节和算法流程图可能因不同的实现方式而有所差异。如果你需要更详细的信息，建议参考相关的研究论文或文档。

相关问题

极限学习机算法流程图

很抱歉，我无法提供引用中所提到的极限学习机算法的流程图。这是因为极限学习机算法的具体流程图在所提供的引用中没有提到。然而，极限学习机算法是一种简单易学的机器学习算法，它通常包含以下几个步骤：
1. 数据预处理：对输入数据进行标准化、归一化或其他处理，以确保数据的可用性和准确性。
2. 随机初始化：随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重和偏置项。
3. 前向传播：将输入数据通过输入层与隐藏层之间的连接传递，并利用随机初始化的权重和偏置项计算隐藏层的输出。
4. 输出层计算：将隐藏层的输出与输出层之间的连接权重相乘，并加上偏置项，得到最终的输出。
5. 模型训练：使用训练数据与预测输出之间的误差，调整隐藏层与输出层之间的连接权重和偏置项。
6. 模型测试：使用测试数据对已训练好的模型进行测试，评估其性能和准确性。
请注意，以上步骤只是一般的极限学习机算法流程，具体的实现步骤和细节可能会根据不同的应用和研究领域而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【python量化】将极限学习机（Extreme Learning Machine）用于股票价格预测](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/119792438)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [极限学习机原理（含公式推导透彻）](https://blog.csdn.net/caijige/article/details/124644913)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [智能算法：Galaxy Gravity Optimization Algorithm (GGO)星系引力优化算法Matlab](https://download.csdn.net/download/weixin_39168167/88275205)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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