极限学习机ELM是训练单隐层前馈神经网络的一种新的主流训练工具。
这些代码介绍了ELM的基本学习规则。

此版本的重要特征：
-它扩展用于分类和回归。
-它包含用于在任何所需值之间规范化输入样本的函数。
分类：
—允许将类的标签编码成二进制代码，以满足激活函数边界的约束。
-在训练和预测之后，该算法能够再次将这些代码解码为原始标签。
对于回归：
-该算法还可以将训练后的输出值重新规范化为原始区间。

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[1] 黄G，S.成员，周H.周，丁X.和张R.，“回归和多类分类的极限学习机”，第42卷，第2期，第513-5292012页。