ELM实验思路

最新推荐文章于 2023-10-23 09:53:49 发布
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分类专栏： ELM学习过程
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实验数据：20newsgroups

Newsgroups最早由Lang于1995收集并在[Lang 1995]中使用。它含有20000篇左右的Usenet文档，几乎平均分配20个不同的新闻组。除了其中4.5%的文档属于两个或两个以上的新闻组以外，其余文档仅属于一个新闻组，因此它通常被作为单标注分类问题来处理。Newsgroups已经成为文本分及聚类中常用的文档集。美国MIT大学Jason Rennie对Newsgroups作了必要的处理，使得每个文档只属于一个新闻组，形成Newsgroups-18828。

可以先用其他的分类器对20newsgroups进行实验，因为后面肯定有对比实验，所以可以先积累

问题：从sklearn中导入的数据集是18846条新闻

分类器:多隐层极限学习机

已有代码，但是是mnist手写识别的，读懂后再改



机器学习笔记（4） -- 文本分类实例（20Newgroups数据集）
Weixiaoooooooo的博客
08-21 5128
1. 问题定义 在这个项目中会采用20Newgroups的数据，这是在网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。数据集中的数据分为两部分，一部分是用来训练算法模型的数据，一部分是用来评估算法的新数据。网上还提供了3个数据集，这里采用了20new-bydate这个数据集进行项目研究。这个数据集是按照日期进行排序的，并去掉了部分重复数据和header，共包含18846个文档。 2.导入数据 这里使用...
ELM实验——数据准备
panghaomingme的博客
12-06 1254
因为ELM实验要用到20newsgroups的实验数据，所以找了一些资料，发现sklearn里可以自动导入数据集，很惊喜！！！ """ Created on Tue Dec 6 11:08:14 2016 @author: haoming """ from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups news = fetch_20newsgroup
fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集入门
牛肉胡辣汤
10-23 5062
fetch_20newsgroups数据集包含来自20个不同新闻组的文本数据。每个新闻组都包含多篇新闻文档，总共约有18,000篇文档。该数据集的文本数据涵盖了多个主题，包括科技、政治、体育、娱乐等。每个文档都被分配了一个特定的标签，表示其所属的新闻组类别。fetch_20newsgroups数据集是一个常用的用于文本分类任务和主题建模任务的基准数据集之一。本文介绍了fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集的入门，以及如何使用Python的sklearn库加载和预处理该数据集。
20 Newsgroups数据集介绍
imstudying的博客
09-07 3万+
20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。
基于python的极限学习机的原理及其实现
知识搬运者
04-08 966
与传统神经网络不同，ELM的参数可以在训练之前随机初始化，因此ELM的训练过程非常快速。ELM的基本原理是将输入数据通过一个随机生成的权重矩阵进行线性变换，然后通过一个非线性激活函数进行处理，最终得到输出。在训练时，只需要对输出层的权重进行简单的线性回归，即可得到模型的最终参数。总的来说，ELM的优点是训练速度快，可以处理大量数据，且不需要对权重进行反向传播算法进行更新，因此可以避免梯度消失等问题。将输入数据通过权重矩阵进行线性变换，然后通过一个非线性激活函数进行处理。使用训练好的ELM模型进行预测。
Python实现ELM时间序列预测（完整源码和数据)
04-06
1.Python实现ELM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、...
elm-expo:榆木<->世博桥实验
05-02
Elm-Expo是一个实验库，用于基于平台/帮助器应用程序使用编写手机应用程序。 该库的2018年7月版本（Elm软件包1.1.0，npm软件包1.1.0）处于概念/技术预览（pre-alpha）阶段。 总体思路似乎可行，可以在其中为Android...
ELM极限算法
02-28
- 算法报告，详细阐述了算法的设计思路、实现过程、实验结果和性能评估。 - 数据集，用于测试和验证ELM算法，可能包含训练集和测试集，数据可能是CSV或其他格式。 通过下载并研究这个压缩包，读者可以了解到ELM算法...
SABO-ELM和BWO-ELM多变量时间序列电力负荷预测（Matlab完整源码和数据）
最新发布
04-23
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、...
Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测（Matlab完整源码和数据)
11-19
1.Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测（Matlab完整源码和数据) 2.评价指标包括: R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2020版本及以上。 3.猎食者算法优化的...
elm分类程序
12-02
是一种简单的程序 在黄广斌的基础上进行了修改，主要用于分类为题，可以显示最后的分类结果
极限学习机（ELM） 算法及MATLAB程序实现
10-02
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 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。
ELM algorithm
05-09
对数据降维，进一步精选数据，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。内部附有两类样本数据可供使用。
Twenty Newsgroups 数据集
10-11
Twenty Newsgroups 数据集，顾名思义，该数据集涵盖新闻组相关信息，包含从 20 个不同新闻组获取的 20000 篇报道，信息量巨大，欢迎下载使用。
20 Newsgroups数据集（包括20news-19997、20news-bydate和20news-18828三个数据集）
07-31
20 Newsgroups数据集是大约20,000个新闻组文档的集合，在20个不同的新闻组中几乎均匀划分。20 Newsgroups数据集已经成为机器学习技术相关实验的常用数据集，例如文本分类和文本聚类实验。
python极限学习机ELM做一个简单的分类
weixin_45776027的博客
06-08 3334
最近事太多，只能下班后挤时间学习，，，缓慢更新。。 华丽的分割线-------------------------------------------------------------------------------------- 极限学习机是我们实验室的元老了，是一种单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法。这种算法只需要设置网络的隐层节点个数，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，因而学习速度灰常灰常快且泛化性能好。 简单来说就是两个特点： 输入层和隐含层的连接
极限学习机（ELM）回归问题实现（python）多输入多输出
qq_41918369的博客
08-26 4850
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split #数据集的分割函数 from sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据预处理 from sklearn import metrics import
Keras LSTM对20 Newsgroups数据集进行分类
Pursue_MyHeart的博客
07-23 5146
1.20 Newsgroup数据集介绍 20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合。一些新闻组的主题特别相似(e.g. comp.sys.ibm.pc.hardware/ comp.sys.mac.hardware)，还有一些却完全不相关 (e.g misc.forsa...
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)原理详解和MATLAB实现
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Yancy的博客
09-29 12万+
目录 引言 极限学习机原理 MATLAB中重点函数解读 极限学习机的MATLAB实践 引言 极限学习机不是一个新的东西，只是在算法（方法）上有新的内容。在神经网络结构上，就是一个前向传播的神经网络，和之前几篇博文讲的意义。 为什么我们需要ELM？ The learning speed of feedforward neural networks is in general fa...
探索Elm实现的简易Web服务器及其应用
通过这次实验，开发者可以探索将Elm用于服务器端编程的可能性，为构建全栈应用提供了新的思路和工具。同时，这也增加了Elm语言的适用范围，使其不仅是一种前端语言，还能够成为构建Web服务器的有力工具。
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