线性可分 与线性不可分
http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067 很多机器学习分类算法，比如支持向量机（svm），假设数据是要线性可分。 如果数据不是线性可分的，我们就必须要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把数据转换到更高的维度上，在那个高 ...
原文：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，P gt m。可以看到输入数据点Xp是径向基函数 p的中心。隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P，低维线性不可分的情况到高维就线性可 ...
2018-01-04 10:04 0 2303 推荐指数：
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