以极限学习机的图 像分割算法为基础， 在确定了最优参数的基础上， 建立了基于ELM的图像分割算法， 并且通过仿真实验对算法的正确性和 有效性进行了验证， 指出这种算法能够更加快速地完成对图像的分割， 并且图像分割孤立点少， 边缘明显， 同时该算法大 大地缩短了样本的训练时间。-In image segmentation algorithm based on machine learning limit, in determi

极限学习机的回归拟合——对比实验研究，改进BP算法的一些缺点，在ELM算法的基础上进行回归拟合预测。(Regression fitting Some shortcomings of BP algorithm are improved, and regression fitting prediction is carried out on the basis of ELM algorithm.)

基础分类和回归实验，点击解压，输入训练和测试数据(Basic classification and prediction experiment)