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⛄ 内容介绍
极限学习机（ｅｘｔｒｅｍｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅ，ＥＬＭ）作为一种新兴的机器学习方法，已经成为了一个热门的研究方向。 ＥＬＭ 随机确定单隐含层网络的输入权值和隐含层节点偏置，通过简单计算即可解析得到输出权值，不仅加快了学习速度，而且具有很好的泛化能力。 核函数 ＥＬＭ 将核函数引入到极限学习机理论中，可以得到最小平方优化解，解决了
ＥＬＭ 算法随机初始化问题，对模型学习参数具有较好的鲁棒性，具有更稳定的、更好的泛化性能。
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]王丽, 兰陟, 杨荣,等. 基于核函数极限学习机和小波包变换的EEG分类方法[J]. 北京生物医学工程, 2018, 37(5):8.
[2]王丽等. "基于核函数极限学习机和小波包变换的EEG分类方法.".
