rbf神经网络 c

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径向基（RBF）神经网络python实现

1 from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ 2 dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ 3 loadtxt, savetxt,
吞吞吐吐的 6年前 2085

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罗兵 9年前 983

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 6年前 1251

卷积网络初始：LeNet

来做一个关于卷积神经网络的归类，先从LeNet开始： LeNet出自Yann Lecun（卷积网络之父），Yoshua Bengio（蒙特利尔大学教授，吴恩达的同门），Leon Bottou（将随机梯度下降引入学习中）三位大牛之手 这里附上LeNet的原始论
night李 6年前 2908

分类算法总结

      目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.       主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学
云栖-lxl 8年前 630

《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

第2章　基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1　分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序，它的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中，同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智
华章计算机 6年前 2074

Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（下）

21.集成方法有随机森林（random forest）和梯度提升树（gradient boosted decision tree）GBDT 随机森林中树的随机化方法有两种： （1）通过选择用于构造树的数据点 构造随机森林需要确定用于构造的树的个数 为了确保树
技术小能手 5年前 4387

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 1695

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