回归预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多输入单输出
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效果一览
基本介绍
极限学习机（英文：Extreme Learning Machines，ELM），又名超限学习机，为人工智能机器学习领域中的一种人工神神经网络模型，是一种求解单隐层前馈神经网路的学习演算法。极限学习机是用于分类、回归、聚类、稀疏逼近、压缩和特征学习的前馈神经网络，具有单层或多层隐层节点，其中隐层节点的参数（不仅仅是将输入连接到隐层节点的权重）不需要被调整。这些隐层节点可以随机分配并且不必再更新（即它们是随机投影但具有非线性变换），或者可以从其祖先继承下来而不被更改。在大多数情况下，隐层节点的输出权重通常是一步学习的，这本质上相当于学习一个线性模型。
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