极限学习机

极限学习机的 Matlab 源码，结构清晰，改动不大，拿来就能跑。对新手来说友好，能快速上手训练和预测流程。参数设置直观，模型响应也挺快，尤其适合做回归或分类的实验测试。 ELM 的核心就是训练速度快，基本不用调权重。你只要设置好隐藏层神经元数量，就能直接开搞，挺适合做对比实验的。 源码没做太多封装，逻辑一眼能看明白。比如训练函数直接传入数据，输出模型结构，预测函数也不绕弯子，elm_predict输出清晰，调试效率高。 如果你对Matlab熟一点，想深入研究的话，可以搭配这些文章一块看，思路更清楚： 利用极限学习机 ELM 进行数据预测的 Matlab 代码 多尺度集成极限学习机回

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

想要理解此算法的全新训练规则？欢迎深入研读以下论文：https://www.preprints.org/manuscript/202005.0386/v1

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

数据库极限性能测试： 本 PPT 涵盖了数据库极限性能测试的各个方面，可作为培训资料使用。内容包括测试方法、性能指标、优化技巧等。

这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics，但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下，这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4，能够更轻松地绘制出漂亮的图形，同时支持3D图的绘制。部署方面，建议使用Docker映像，确保环境一致性和便捷性。

ReidXtreme 的 Matlab 代码挺有意思的，适合搞极限编程的同学。第一轮的比赛时间是从 2020 年 6 月 28 日 19:00 IST 开始，第二轮从 8 月 15 日上午 06:00 开始，算是一次对编程能力的极大挑战。如果你有兴趣参加这种编程比赛，或者想体验一下比赛中的问题，可以试试这个代码。嗯，比赛设置时间比较灵活，可以提前准备一下。你可以看看相关的文章和资源，你更好地理解如何应用这些技术。

斯坦福大学老师的原汁原味，配上学生整理的中文笔记，这份支持向量机资料还挺有料的。讲得透彻不啰嗦，适合对机器学习刚上手的你。SVM 原理、核函数、分类边界都拆得细，代码部分不多但思路清晰，讲的是怎么用、为什么这样用，不是堆公式那种。 支持向量机的最大间隔思想、对偶问题推导这些，讲得一步步，配套图示也挺直观。你要是看 Andrew Ng 的课程，对这块还有点模糊，这份中文归纳就挺能补上盲区的，尤其适合复盘用。 结合其他资料一起看更香。比如Andrew Ng 的机器学习讲义、大数据挖掘教材，都能把你的知识网织得更牢。你也可以顺带看看这份机器学习学习笔记，不少实用的理解角度。 建议：先把这份支持向量机

小弟计划学习新型学习机制（ELM），并搜集了相关资料。在论坛中未找到相关资源，特将自己收集的资料分享给大家，希望能为大家学习和进步提供帮助。