来源：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1、径向基函数 径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中 ...
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2017-02-09 23:48:31
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需要整理 Gaussian filter https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter Laplacian/Laplacian of Gaussian http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/log.htm Dif ...
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2016-12-03 12:44:47
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在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中，高斯核(以下简称RBF)是最常用的，从理论上讲， RBF一定不比线性核函数差，但是在实际应用中，却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好，可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中，能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果线性核不好，我们 ...
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2016-12-03 00:55:43
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目前所有的ANN神经网络算法大全 目前所有的ANN神经网络算法大全 概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF（径向基）神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功 ...
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2016-11-08 13:46:05
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在逆向工程中，由于设备或模型的原因，我们获取得到的三维模型数据往往并不完整，从而使得生成的网格模型存在孔洞，这对后续的模型分析会造成影响。下面介绍一种基于径向基函数（RBF：Radial Basis Function）的三角网格补洞方法。 Step 1：检测孔洞边界 三角网格是由一系列顶点（V）以及 ...
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2016-08-11 09:59:23
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原文链接：http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 另外一篇相似的英文资料：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Fi... ...
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2016-06-28 07:06:10
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华夏35度 Data Mining 径向基函数（RBF）神经网络 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。 简单说明 ...
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2016-05-05 09:42:44
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from sklearn import datasets import numpy as np X, y = datasets.make_blobs(n_features=2, centers=2) from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.svm ...
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2016-03-31 23:30:16
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1. MRF 马尔可夫随机场http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0809/ORCHARD/从MRF，讲到Gibbs分布，再到能量函数的构建。最后用MRF模型解决图像的去噪问题，有Matlab源码，深入浅出，是好东西持续更...
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2015-09-21 17:36:11
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