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基于差分进化的极限学习机 基于差分进化的极限学习机-Based on Differential Evolution Extreme Learning Machine
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本文是关于ELM(extreme learning machine)的最新综述（2015年），系统讲述了ELM的基础概念，发展方向，改进思路，以及不同种类的应用。-This is an update review of ELM (extreme learning machine) in (2015), describes the basic concepts of system development direction ELM, the improvement ideas, as well a
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这是极限学习机在回归拟合问题中的应用，这个算法功能很强大-Extreme Learning Machine in the regression problem in the application of training prediction powerful.
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Kernel_ELM传说中的核-极限学习机，基于官网给的版本，拆分成了训练和预测两个模块，方便大家得到训练模型和预测标签-Kernel_ELM, Extreme Learning Machine using Kernel，including two modules as train & predict
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Extreme Learning Machine Extreme Learning Machine
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从黄广斌官网下载的，添加了核函数的核极限学习机-Download the official website of Huang Guangbin, adding the kernel fucntion to Extreme Learning Machine
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极限学习机用于回归预测的matlab代码，其中包含训练数据和测试数据，亲测可运行-Extreme Learning Machine for Regression prediction matlab code, which contains training data and test data, pro-test runs
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极限学习机，类似单层神经网络学习，可以用于稀疏表示中数据训练分类-extreme learning machine
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ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络，该代码是用python实现的极限学习机，亲测有用-extreme learning machine realized by python，it works well
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标准极限学习机，结合个人理解在原有版本上改进，使代码更容易理解。同时直接可以在内存中读数据，原有版本需要将数据存为文本读取.matlab版本-Standard extreme learning machine, combined with personal understanding improvement on the original version, make the code easier to understand Can directly read data in the memor
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核极限学习机，引入核函数解决ELM求解问题，一旦参数选定，结果就稳定下来，不再混入随机。在原来版本上加入自己理解改写，使得代码更容易理解。-Kernel extreme learning machine, kernel function is applied to deal with ELM to solve the problem, once the parameters selected, the result is stabilized, not randomly in the origi
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半监督核无监督极限学习机，用于半监督核无监督学习，比传统方法速度略快，且可以直接应用多分类问题-A semi-supervised nuclear unsupervised extreme learning machine, used for a semi-supervised kernel unsupervised learning, slightly faster than the traditional methods, and can direct application classif
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文献，极限学习机和SVR的结合，达到高于SVR的回归效果，且实现方便-The combination of extreme learning machine and SVR, achieve higher than that of SVR regression effect, and easy to implement
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breast数据集的极限学习机的分类算法，自己编写的，可以运行-Extreme Learning Machine classification algorithm breast datasets, write your own, you can run
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austrlian数据集的极限学习机算法代码。可以运行-Extreme Learning Machine algorithm code austrlian dataset. You can run
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Online sequential fuzzy extreme learning machine for function approximation and classification problems
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这个一个极限学习机的代码，希望你能从中学到不少好东西-Little extreme learning machine code that allows you to learn about, you look good if you can do some
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极限学习机在matlab中elm函数调用示例，以及elm源代码。-Extreme Learning Machine in matlab elm function call examples, and elm source code.
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极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。-ELM extreme learning machine (extreme l
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自己编的简单极限学习机程序，供初学者参考。具有较好的预测功能。-Own series of simple extreme learning machine program for beginners reference. Have good forecast function.
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