1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（Radical Basis Function,RBF）方法。1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应
一、径向基神经网络的函数 1.创建函数 (1) newrb函数 该函数用于设计一个径向基神经网络： [net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF) 其中，P为Q组输入向量
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：
一、径向基神经网络的函数 1.创建函数(1)newrb函数 该函数用于设计一个径向基神经网络： [net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF) 其中，P为Q组输入向量；T为Q组目标分类向量；goal为均方误差，默认为；spread为径向基函数的分布，默认值为1；MN为神经元的最大数目，默认值为Q；DF为两次显示之间所添加的神经元数目，默认为25；net为生成的径向基网络；tr为生成的训练记录。 📷 在上述代码中，可自行修改spread参数的值，观察结果有何不同，加入用代码net=
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
之前分享了一个：Matlab RBF神经网络及其实例，这次分享一下通过RBF神经网络拟合数据
径向（Radial Direction）是指沿半径的直线方向，或垂直于轴的直线方向1。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅依赖于到原点距离的实值函数2。在机器学习中，RBF 常被用作支持向量机的核函数。而我们在这里主要讨论 RBF 应用于插值的情况。
偏差-方差困境是机器学习方法的面临的主要问题。如果模型过于简单则模型将难以找到输入和输出之间的适当关系（欠拟合）。如果一个模型太复杂，它在训练中会表现得更好，但在看不见的数据上的性能会有更大的差异（或过拟合），而且复杂的模型往往需要更昂贵的计算资源。对于机器学习来说理想的方法是，能够找到一个简单的模型，它训练起来既很快又可以找到输入和输出之间的复杂关系。核方法就是通过将数据的输入空间映射到高维特征空间，在高维特征空间中可以训练简单的线性模型，从而得到高效、低偏差、低方差的模型。
k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。
RBF神经网络和BP神经网络的区别就在于训练方法上面：RBF的隐含层与输入层之间的连接权值不是随机确定的，是有一种固定算式的。下面以精确型RBF为例。
下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。
在气象研究领域，限制于世界的地貌和人文地理，大部分的气象原始资料是站点分布的。气象站的分布的特点是北多南少（有闲钱建设气象站的国家基本在北半球，陆地基本集中于北半球，世界人口集中于北半球），陆多海少（陆地易于永久和半永久观测站建设，海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定）。中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合，表现在东多西少，中间多南北少（河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高，中原地区又高于其他地区，这些牵扯到历史自然地理和人文地理）。
1.NeuRBF: A Neural Fields Representation with Adaptive Radial Basis Functions(ICCV 2023 oral)
看到一则消息，挺震惊的，脱离我们现有的认识，虽这种情况一直有。但是目前看来被大家重中之重的提上了日程。
《MME-EKF-based path-tracking control of autonomous vehicles considering input saturation》是期刊《IEEE Transactions on Vehicular Technology》在2019年第68卷第6期上刊载的一篇论文。《IEEE Transactions on Vehicular Technology》的中科院大类分区（工程技术）是2区，小类分区（运输科技）2区，2019年影响因子为5.379。
LeNet-5，这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文（LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头，在2018年一起获得图灵奖）。LeNet-5创造了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。那时传统的识别方案很多特征都是hand-crafted，识别的准确率很大程度上受制于所设计的特征，而且最大的问题在于手动设计特征对领域性先验知识的要求很高还耗时耗力，更别谈什么泛化能力，基本上只能针对特定领域。现在在美国，给别人付钱，大部分是写一个check，就下面这个东西
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络是一种单隐含层的三层前馈神经网络，网络结构如下图所示
Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年，DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用，其优点得到了大家的肯定，其缺点也在逐渐被大家发现和解决。
高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。
来源：人工智能大讲堂 本文约6500字，建议阅读8分钟 本文旨在向读者介绍高斯过程，并且把它背后的数学原理讲得更加直观易懂。 高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。 选自Distill，作者：Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen，参与：Yi Bai、张倩、王淑婷。 引言 即使读过一些机器学习相关
高斯过程回归（GPR）是一种非参数化的贝叶斯方法，用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系，并提供不确定性的估计。在本文中，我们将详细介绍 GPR 算法的定义、核心思想和数学基础，并通过实例展示其在实际应用中的效果。
作者：Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen
支持向量机 SVM(Support Vector Machine) 是一种有监督的学习模型，它的核心有两个：一、核函数 (kernel trick)；二、序列最小优化算法 SMO（Sequential minimal optimization）是 John Platt 在 1996 年发布的用于训练 SVM 的有效算法。本文不打算细化 SVM 支持向量机的详细推倒算法，只涉及以上两点的内容做一个说明，最后给出算法实现和一个实验对比图。 核函数 核函数在处理复杂数据时效果显著，它的做法是将某一个维度的线性
人工神经网络是是类似于人类神经系统功能的计算模型。有几种人工神经网络是基于数学运算和确定输出所需的一组参数来实现的。让我们来看看吧: 1.前馈神经网络-人工神经元 这个神经网络是人工神经网络最简单的形
1. 随机梯度下降 📷 2. 停用词 📷 3. 不平衡数据策略 📷 4. 过拟合策略 📷 5. 监督式深度学习的核心规则 📷 6. 监督&非监督学习 📷 7. 支持向量机分类器 📷 8. 软间隔分类 📷 9. 支持向量 📷 10. SVC的径向基函数核 📷 11. T 统计量 📷 12. 双曲正切激活函数 📷 13. 张量 📷 14. 数据集 📷 15. 加权技术 📷 16. Dropout 📷 17. 特征缩放 📷 18. 模型的复杂度 📷 19. 随机森林中的随机性 📷 20. 激活阈 📷 ----
支持向量机（SVM）是一种特别强大且灵活的监督算法，用于分类和回归。 在本节中，我们将探索支持向量机背后的直觉，及其在分类问题中的应用。
导读 本系列将持续更新20个机器学习的知识点。 1. 随机梯度下降 图片 2. 停用词 图片 3. 不平衡数据策略 图片 4. 过拟合策略 图片 5. 监督式深度学习的核心规则 图片 6. 监督&非监督学习 图片 7. 支持向量机分类器 图片 8. 软间隔分类 图片 9. 支持向量 图片 10. SVC的径向基函数核 图片 11. T 统计量 图片 12. 双曲正切激活函数 图片 13. 张量 图片 14. 数据集 图片 15. 加权技术 图片 16. Dropout 图片 17. 特征缩放 图片 18.
关于映射到更高维平面的方法。 对数据进行某种形式的转换，从而得到新的变量来表示数据。从一个特征空间转换到另一个特征空间（特征空间映射）。 其实也就是另外一种距离计算的方法。空间变换后，在高维空间解决线
支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。
Simon Haykin 于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500eb95582eaa28932b.html
人工神经网络定义：由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，功能取决于网络的结构、连接强度及个单元处理方式。
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
对于数据集非线性可分的情况，要使用SVM，必须先用核函数将数据从低维空间映射到高维空间，转化成易于分离器理解的形式。核函数并不仅仅应用于SVM，很多其它的机器学习算法也会用到核函数。
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。
与其他算法相比，高斯过程不那么流行，但是如果你只有少量的数据，那么可以首先高斯过程。在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程的数学理论。
记性差是目前主流大型语言模型的主要痛点，比如ChatGPT只能输入4096个token（约3000个词），经常聊着聊着就忘了之前说什么了，甚至都不够读一篇短篇小说的。
机器之心报道 机器之心编辑部 任意长度的上下文都能 hold 住？这里有一个名为∞-former 的新模型。 在过去的几年里，Transformer 几乎统治了整个 NLP 领域，还跨界到计算机视觉等其他领域。但它也有弱点，比如不擅长处理较长上下文，因为计算复杂度会随着上下文长度的增长而增长，这使其难以有效建模长期记忆。为了缓解这一问题，人们提出了多种 Transformer 变体，但它们的记忆容量都是有限的，不得不抛弃较早的信息。 在一篇论文中，来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一种名为 ∞-f
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 【陆勤看点】本文续安德鲁.M.莫尔的教程（一），介绍最大
很多同学对于 支持向量机·非常感兴趣，也是初学者在学习过程中，超级喜欢的一种算法模型。
SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的： 支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在接下来的内容，作者主要讨论了几种重要的机器学习方法，重点介绍它们的优缺点。表1显示了不同机器学习方法的比较。首先介绍的是，不基于神经网络的方法，也称为“传统机器学习”。此类模型可以使用各种软件包来训练，包括Python中的scikit-learn、R中的caret 和 Julia中的MLJ。下图展示了传统机器学习的一些方法：
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。
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