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RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P
桃子红了呐
7年前
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Radial Basis Function Network
RBF Network 前面的一篇SVM中,最后的分割函数: 使用高斯核函数方式把数据维度扩展到无限维度进而得到一条粗壮的分界线。仔细看一下这个分割函数,其实就是一些Gaussian函数的线性组合,y就是增长的方向。 Gaussian函数还有另外一个叫法——
绿箭侠2017
6年前
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【方法论】机器学习算法概览
1、 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式
技术小能手
6年前
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自学人工智能:3-0 算法
多年前听到“算法”这个词,觉得很深奥,自己这智商肯定玩不转,没想到现在写起标题为算法的文章。 初识 今天浏览了不少前辈们关于算法的理解,更新了自己过去对编程的认识:过去写代码是想到什么/想实现什么功能,一步步去写,这只能称得上是码农吧;而真正开始认识到算法,
冯建
6年前
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数据挖掘与数据分析
一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现
玄学酱
7年前
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机器学习领域的几种主要学习方式
机器学习领域的几种主要学习方式 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要 的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择
玄学酱
7年前
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想要成为数据科学家?知道这11种机器学习算法吗?
机器学习从业者都有不同的个性,虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以训练任何类型的数据”,其中X是某种算法。但是,我们不得不承认的是在现实生活当中,不存在一个X可以训练任何类型的数据。某些算法落实到某些行业中是适合的,但到了那个行业就变得不适合了。 在数
【方向】
6年前
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【干货】机器学习常见算法分类汇总
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来
小旋风柴进
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