# ELM 分类代码示例与解析
在机器学习领域，分类是一个重要的Task，而“极限学习机”（Extreme Learning Machine，ELM）是一种具有高效性和强大功能的分类算法。与传统的神经网络相比，ELM 的训练速度快、实现简单，尤其适合于大规模数据集的学习。在这篇文章中，我们将深入探讨 ELM 分类的原理，并通过 Python 代码示例来演示其基本实现。
## ELM 的基本原理
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2024-09-19 04:20:37
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遥感影像批量裁切与加权拼接方法----基于Matlab裁切方法加权拼接方法 在 遥感+深度学习领域，经常需要对较大尺寸的遥感图像进行批量裁切，制作样本集。在裁切过程中主要的参数有： 裁剪尺寸步长边缘裁切方式（不能完全裁切的情况，不裁切、补0裁切、改变方向裁切）在裁切之后，经过模型预测的影像块需要进行拼接。如果裁切过程中设置了裁剪步长，相邻的影像块会存在重叠，此时在拼接过程，往往需要将重复的区域
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2024-03-29 11:54:44
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示例一：二硬币模型假设现在有两个硬币A和B，我们想要知道两枚硬币各自为正面的概率啊即模型的参数。我们先随机从A,B中选一枚硬币，然后扔10次并记录下相应的结果，H代表正面T代表反面。对以上的步骤重复进行5次。如果在记录的过程中我们记录下来每次是哪一枚硬币（即知道每次选的是A还是B），那可以直接根据结果进行估计（见下图a）。
不含隐变量的参数求解问题但是如果数据中没记录每次投掷的硬币是A还是B（隐变
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2023-07-24 14:23:34
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python源码解读之 string.pypython官网说明文档地址: https://docs.python.org/3.6/library/string.html#module-stringgit源码代码地址：https://github.com/python/cpython/blob/3.6/Lib/string.py首先进入交互式命令行中，可以发现我现在用的 python版本是3.6.4
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2023-10-20 20:09:45
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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图像内容分类1 K邻近分类器（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器2.1 用PCA降维3 支持向量机scikit-learn中的SVM 本章介绍图像分类和图像内容分类算法。首先，我们介绍一些简单而有效的方法和目前一些性能最好的分类器，并应用他们解决两类和多分类问题，最后展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。 1 K邻
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2023-07-10 12:48:00
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一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
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2023-08-14 20:14:16
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图像分类概述图像分类，也称图像识别，是计算机根据已有的固定分类标签集合和图像所反馈的信息特征从标签集合中找出一个分类标签，并分配给该图像的视觉处理方法。譬如规定一个分类标签为猫和狗的集合，给计算机输入一张猫或狗的图片，通过判断其特征比如胡子，眼睛，嘴巴，耳朵等，从集合中找出一个分类标签，区分（识别）该图是猫还是狗。图像分类意义图像分类是计算机视觉的核心任务，也是最为基础的任务，有着各种各样的实际应
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2024-07-30 22:06:12
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# Python与Elm的交汇点
在现代软件开发中，Python和Elm两者各自扮演着重要的角色。尽管它们分别用于后端和前端开发，结合这两者能够打造出强大而高效的网页应用。本文将探讨Python与Elm的基本概念、如何互相配合以及一些代码示例。
## Python概述
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。它非常适合快速开发和原型制作，并在数据科学、人
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2024-09-29 05:23:53
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文章目录1、K邻近分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密 SIFT 作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2、贝叶斯分类器2.1 概述2.1 PCA降维3、支持向量机3.1 Linearly Separable SVM3.2 Linear SVM3.3 LibSVM4、光学字符识别 1、K邻近分类法（KNN）图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分
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2023-07-10 12:48:16
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深度学习是使用人工神经网络进行机器学习的一个子集，目前已经被证明在图像分类方面非常强大。尽管这些算法的内部工作在数学上是严格的，但 Python 库(比如 keras)使这些问题对我们所有人都可以接近。在本文中，我将介绍一个简单的图像分类器的设计，它使用人工神经网络将食物图像分为两类：披萨或意大利面。下载图片为了训练我们的模型，我们将需要下载大量比萨饼和意大利面的图像，这是一个可能非常繁琐的任务，
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2023-08-09 15:26:05
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关于代码的实现环境在python3.8和Tensorflow2.3下完成，若介绍不周，希望指正。以下部分我将从如何入门简单的图像分类，以及关于数据集导入部分和如何建立全连接的神经网络，做代码的一一拆分。第一步：导入相关包import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np
from matplotlib im
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2023-09-26 10:31:09
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图像分类项目我们有了几十张宠物的图像，这些图像的种类都在ImageNet数据集中出现过，我们需要通过CNN模型来帮我们筛选比较一遍，顺便也对模型的识别结果和识别效率进行比较。需要做的事情：利用 Python 技能以及调用PaddlePaddle的CNN模型判断哪个图像分类算法最适合将图像分类为“小狗”和“非小狗”图像。需要确定最合适的分类算法在识别小狗品种时的准确率。每个图片名字使用当前认知的小狗
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2023-09-04 10:34:05
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图像分类，cifar10，过拟合问题解决方案
python图形分类问题（cifar10数据）数据来源天池。1.导入数据，查看数据import pickle #用pickle来读取文件
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pand
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2023-12-25 22:58:57
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前面一篇文章有说过，利用scrapy来爬取图片，是为了对图片数据进行分类而收集数据。本篇文章就是利用上次爬取的图片数据，根据图片的颜色特征来做一个简单的分类处理。实现步骤如下：1：图片路径添加2：对比度处理3：滤波处理4：数据提取以及特征向量化5：图片分类处理6：根据处理结果将图片分类保存代码量中等，还可以更少，只是我为了练习类的使用，而将每个步骤都封装成了一个独立的类，当然里面也有类继承的问题，
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2023-07-14 17:20:23
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前言图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类在实际生产生活中也是经常遇到的，而且针对不同领域或者需求有着很强的针对性。例如通过拍照花朵识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常情况下，这些以来
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2024-07-24 21:45:55
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按照应用目的分类(物体识别、数据挖掘、恢复、分割)、按图像种类分类(普通图像、遥感图像)常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉图像处理程序：C++ OpenCV、Matlab与图像处理 1. 数字图像处理-概述其实，造成“不可能图形”（三角形的三个角都是90°）的并不是图形本身，而是你对图形的三维知觉系统，这一系列在你知觉图形的立体心理模型时强制作用
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2023-06-21 22:07:20
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# 从 Elm 到 Python：函数式编程的跨语言之旅
函数式编程是一种被广泛使用的编程范式，它强调程序中函数的作用和使用。Elm 和 Python 是两种流行的编程语言，这两种语言都支持函数式编程。本文将向您介绍如何从 Elm 转向 Python 进行函数式编程，并提供一些代码示例。
## Elm 简介
Elm 是一种纯函数式编程语言，专门用于构建 Web 应用程序。它拥有强静态类型系统
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2023-07-17 20:09:07
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1 简介为了提高核极限学习机(ELM)的分类正确率,采用灰狼算法(GWO)对惩罚系数,宽度参数两个参数进行优化.首先,根据乳腺良恶性肿瘤数据库训练集并利用灰狼算法优化核极限学习机;然后,通过GWO-ELM和ELM对测试集进行分类诊断;最后,对比分析GWO-ELM和ELM的分类性能,测试结果表明,GWO-ELM的总体诊断正确率相较于ELM提高了10%,且恶性肿瘤的诊断正确率明显优于ELM
原创
2022-05-10 22:12:59
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1 简介针对ELM预测性能受其初始权值和阈值的影响,运用WOA算法对ELM的初始权值和阈值进行优化选择,优化数据分类效果。2 部分代码%_________________________________________________________________________%% 鲸鱼优化算法 %%___________________________________
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2022-03-26 21:07:41
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