rbf网络 不需要训练

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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 6年前 1251

被错误理解的人工神经网络（二）！

让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解：神经网络体系结构很少，越大型的神经网络就越好？ 被错误理解的人工神经网络（一）！ 神经网络并非只有一种体系结构 在第1部分中，我们讨论了最简单的神经网络体系结构：多层感知器。在实际操作中，有许多不同的神经网络体系结构，任
【方向】 6年前 3428

史上最全！27种神经网络简明图解：模型那么多，我该怎么选？

27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。
技术小能手 6年前 8941

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

  本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A   谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译    来源：ThingsEx
wangxiaocvpr 7年前 1909

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第05章 支持向量机

（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型 第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络
seancheney 6年前 1404

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 761

《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 7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 6年前 4387

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