ELM（Exteme learning machine，超限学习机），由新加坡南洋理工大学的Guangbin Huang（黄光斌）副教授提出的。1. 算法概述ELM算法针对的问题是单隐层的前馈神经网络（single-hidden layer feedforward neural networks，SLFNs），算法特点在于输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定，隐层激励函数具有无限可微的特征即可
## 如何实现ELM机器学习模型
作为经验丰富的开发者，我将会教你如何实现ELM（Extreme Learning Machine）机器学习模型。首先，我会告诉你整个实现过程的流程，并给出每一步需要做什么以及对应的代码示例，让你能够快速上手。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 训练模型
训练模型
原创
2024-07-07 03:52:17
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1. ELM 是什么随机赋予，当我们有了输入层到隐藏层的权值之后，可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值，这也就是ELM的训练模型过程。 与BP算法不同，BP算法（后向传播算法），输入层到隐藏层的权值，和隐藏层到输出层的权值全部需要迭代求解（梯度下降法） 用一张老图来说明，也就是说上图中的Wi1,Wi2,Wi3 在超限学习机中，是随机的，固定的，
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2024-06-19 07:44:55
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自学编程和科班程序员的差别到底有多大？这也是即将“入坑”的编程爱好者，最关心的一个问题。自学和科班最大的差距还是在上车有没有车票的问题，是起跑线的问题。至于上了车，那就真的是各显神通了。知识体系的差别科班出身的程序员，相对于自学编程者，具备更加完善的知识体系，在实际工作中，能更快的形成完整的任职，从而更深入地解决问题。因为大学期间，已经系统的学习了计算机知识，因此科班程序员的知识体系更加完整，学起
PID是Proportional(比例)、Integral(积分)、Differential(微分)三者的缩写。PID调节是连续控制系统中技术最成熟、应用最广泛的调节方式。PID调节实质是根据输入的偏差值，按照比例、积分、微分的函数关系进行运算，运算结果用以控制输出。这是书本上对PID的定义，如果没有数学基础，不懂积分、微分，其实很难理解。PID的应用无人机悬停、空调温控、定速巡航…以定速巡航为例
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2024-10-16 14:22:39
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设备树基础
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# 如何实现LMS机器学习算法
## 简介
LMS（Least Mean Squares）算法是一种常见的机器学习算法，用于线性回归问题和自适应滤波问题。本文将指导一位刚入行的小白如何实现LMS机器学习算法。
## 流程
下面是实现LMS算法的整个流程，使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤2 | 数据预处理
原创
2023-08-16 14:27:06
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概率图模型概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM），简称图模型（Graphical Model， GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。 高维随机变量的联合概率为高维空间中的分布，一般难以直接建模。在不做任何独立性假设的条件下，模型的参数将随维度的
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM
原创
2023-06-14 20:52:12
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协同过滤算法算机器学习吗？这是一个值得探讨的问题。在这篇博文中，我将分享如何通过各个模块，深入解读协同过滤算法的本质及其与机器学习的关系。
## 背景描述
近年来，随着推荐系统的广泛应用，各种算法如雨后春笋般涌现。其中，协同过滤算法因其强大的推荐能力而备受关注。到底这类算法是否可以归入机器学习的范畴呢？
> 根据维基百科的定义，"协同过滤是一种利用用户的行为来预测用户对某些项目的偏好"。这一
实验目的本次实验以测试函数ZDT1为例，用MOEA/D算法得到最佳帕累托解集。帕累托解在约束空间之内，再也找不到比解A更好的解了，那么A就是其中一个帕累托最优解。ZDT1测试函数是一个两目标问题，其函数如下：MOEA/D算法思想MOEA/D是一种基于分解的多目标进化算法，它将多目标优化问题转化为一系列单目标优化子问题，然后利用一定数量相邻问题的信息，采用进化算法对这些子问题同时进行优化。由于分解操
LMS算法MatLab实现 LMS自适应滤波器是使滤波器的输出信号与期望响应之间的误差的均方值为最小，因此称为最小均方（LMS）自适应滤波器。 function [yn,W,en]=LMS(xn,dn,M,mu,itr)
% LMS(Least Mean Squre)算法
% 输入参数:
%
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2023-07-07 23:13:05
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一. 一元线性回归在Gradient Descent Algorithm中，我们利用不断推导得到两个对此算法非常重要的公式，一个是J(θ)的求解公式，另一个是θ的求解公式：
一元回归中， 直接使用这两个公式，来绘制J(
θ)的分布曲面，以及
θ的求解路径。 命题为：我们为一家连锁餐饮企业新店开张的选址进行利润估算，手中掌握了该连锁集团所辖店铺当地人口数据，及利润金额，需要使用线性回
Functions are an important building block in Elm. In this lesson we will review stateless functions, function composition, anonymous functions, Curryi
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2016-12-02 17:08:00
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基本的机器学习算法：线性回归算法 Linear Regression 逻辑回归算法 Logistic Regression 朴素贝叶斯算法 Naive Bayes 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN) 支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM) 决策树算法 Decision Tree 随机森林算法 Random Forest k-
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2023-05-18 14:08:35
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这篇文章主要是前面整理的
原创
2023-06-14 20:54:09
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Before writing any Elm we need to first install the runtime locally. In this lesson we install the Elm runtime locally and set up a simple application
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2016-11-29 21:04:00
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极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快，泛化性好。ELM算法随机产生的连接权值和阈值在训练过程中无需调整，只需设置隐含层神经元个数，就可获得唯一最优解。1.极限学习机（ELM）原理 对于一个单隐层神经网络而言，
原创
2023-02-01 20:05:07
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数值模拟软件介绍及使用第六章 地下水数值模拟软件介绍;地下水模拟(Groundwater Modeling System)，简称GMS，是美国Brigham Young University的环境模型研究实验室和美国军队排水工程试验工作站在综合 MODFLOW、FEMWATER、MT3DMS、RT3D、SEAM3D、 MODPATH、SEEP2D、NUFT、UTCHEM等已有地下水模型的基础上开发
# 基于VASP的机器学习势计算项目方案
## 项目背景
随着材料科学的快速发展，传统的计算方法如能量密度功能理论（DFT）虽然能够提供高精度的结构和性质预测，但由于其计算成本高昂，限制了对大规模系统和复杂动力学的研究。机器学习（ML）作为一种新兴的方法，越来越多地应用于势能面（PES）的建模，从而减少计算时间并保持一定的精度。VASP（Vienna Ab-initio Simulation
原创
2024-09-30 04:10:46
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