python下载elm库
时间: 2023-10-05 22:12:32 浏览: 32
您可以使用以下命令在 Python 中安装 elm 库:
```
pip install elm
```
请注意,您需要先安装 pip 包管理器。如果您尚未安装 pip,请按照以下步骤进行安装:
1. 在浏览器中打开 https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
2. 右键单击页面并选择“另存为”
3. 将该文件保存到您的计算机上
4. 打开命令行,并导航到保存了 get-pip.py 文件的文件夹
5. 在命令行中输入以下命令并按 Enter 键运行:
```
python get-pip.py
```
完成以上步骤后,您可以使用上述命令安装 elm 库。
相关问题
python的elm
回答:Python的ELM(Extreme Learning Machine)是一种基于人工神经网络的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。ELM的训练过程涉及到输出权重和训练模式。输出权重是在训练后计算得出的列向量,表示β值。训练模式是一个矩阵,包含用于训练的所有模式。在测试和预测阶段,需要保存所有的训练模式以进行核计算。ELM还有一些其他参数,包括分类器/回归器的名称、可用的核函数列表、默认的核函数、默认的参数c值和默认的核函数参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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: 100%"]
[ .reference_list ]
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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