说明:ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出,相比于BP算法复杂的参数设置,该算法结构简单,只需输入隐层节点数即可,输入权值和阈值随机输入成后为固定值,输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定,因此ELM算法属于前馈型神经网络,并且学习速度较快、泛化能力好。
说明:应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果,选出的基因子集有利于后续样本分类,但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性,从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集,本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...
说明:基于MATLAB的极端学习机(带示例)用于回归和二进制分类问题。Fast OOP MATLAB® implementation of Extreme Learning Machines (ELM) for both regression and binary classification probl...
说明:本代码是由极限学习机创始人黄广兵教授提供的原始代码,除了算法代码本身,还有两个数据集,分别是训练数据集和测试数据集,希望能帮助到大家
说明:半监督和无监督极限学习机 http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28e0df59aa56faa5ef27f741b1caf8ac68%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vur...
说明:lssvm回归预测分析,用各种核函数进行参数调优过程,使获得最佳的预测结果。