极限学习机（Extreme Learning Machine）学习笔记
最近研究上了这个一个东西--极限学习机。 在很多问题中，我大多会碰到两个问题，一个是分类，另一个就是回归。简单来说，分类是给一串数打个标签，回归是把一串数变为一个数。 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高，在处理这两类问题时最简单的方法就是加权。使 ...
原文：超限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 学习笔记 (一)
. ELM 是什么 ELM的个人理解： 单隐层的前馈人工神经网络，特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中，输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予，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 ...
2016-03-25 17:15 1 16166 推荐指数：
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用PyTorch搭建极限学习机（ELM）
一、ELM是什么 为解决前馈神经网络中出现的问题，黄广斌教授等提出了极限学习机（ELM） 算法。ELM 算法是在 SLFNs 算法基础上发展的，当 ELM 算法的激活函数无限可微，ELM 的隐藏层输出矩阵 H 可以不受迭代训练的影响，保持不变。选取合适的输入权重𝜔𝑖和隐含层的阈值 ...
Extreme Learning Machine
Extreme Learning Machine 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. ELM 2004年南洋理工大学黄广斌提出了ELM算法。极限学习机（ELM Extreme Learning Machine)是一种 ...
我的Machine Learning学习之路
[comment]: # 我的Machine Learning学习之路 从2016年年初，开始用python写一个简单的爬虫，帮我收集一些数据。 6月份，开始学习Machine Learning的相关知识。 9月开始学习Spark和Scala。 现在想，整理一下思路。 先感谢下我的好友王峰给我 ...
学习笔记-----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop
Preface 模式识别这个词，以前一直不懂是什么意思，直到今年初，才开始打算读这本广为推荐的书，初步了解到，它的大致意思是从数据中发现特征，规律，属于机器学习的一个分支。 在前言中，阐述了什么是模式识别之后，立刻就提到了贝叶斯方法，感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置 ...
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感知机（perceptron）是一种线性分类算法，通常用于二分类问题。感知机由Rosenblatt在1957年提出，是神经网络和支持向量机的基础。通过修改损失函数，它可以发展成支持向量机；通过多层堆叠，它可以发展成神经网络。因此，虽然现在已经不再广泛使用感知机模型了，但是了解它的原理还是有必要 ...
Coursera课程《Machine Learning》学习笔记（week1）
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