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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

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《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

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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

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写给风控新人大数据挖掘基础知识介绍

对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢? 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。 基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完

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Math-Model算法综述

数学建模主要模型不单独写,参考数学模型第四版教材即可,只给出编程中一些重要的算法目录,如果有方法漏写,请评论区指出,笔者添加,谢谢QAQ 各类预测模型 预测模型名称 适用范围 优点 缺点 灰色预测模型 该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心

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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

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介绍几个重要的算法

       在前一段时间,我看了不少的论文,里面涉及到许许多多“奇怪”的算法。最近,我又看了一些专门讲解“算法”的书籍,了解了各算法的来历、特点及应用情况等。        在本文中,我将对一些重要的算法进行简单的介绍。 1) 灰色预测算法        

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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

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