Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k-Means Algorithm k-Means and RBF Network in Action Summary…

Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k-Means Algorithm k-Means and RBF Network in Action Summary…

这节课主要讲述了RBF这类的神经网络+Kmeans聚类算法,以及二者的结合使用. 首先回归的了Gaussian SVM这个模型: 其中的Gaussian kernel又叫做Radial Basis Function kernel 1)radial:表示输入点与center点的距离 2)basis function:表示‘combined’ 从这个角度来看,Gaussian Kernel SVM可以看成许多小的radial hypotheses的线性组合(前面的系数就是SV的alphan和yn)…

将Radial Basis Function与Network相结合.实际上衡量两个点的相似性:距离越近,值越大. 将神经元换为与距离有关的函数,就是RBF Network: 可以用kernel和RBF来衡量相似性: 那么如何选中心点呢,一种方法是把所有看过的资料都当做中心点,这就是 FULL NETWORK: 用所有的点作中心太麻烦,可以选择某几个点来投票,这就是KNN(具体可参考机器学习实战): 之前投票的y就是资料的标签,如果每笔资料都不同的话,可以得到一个简洁的贝塔: 减少中心点(相当于选…

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)以及由这些顶点所构成的三角面片(F)所组成,由三角面片可以得到网格的边(E).通常一条边连接两个三角面片,这种边称为网格内部边,而如果某条边仅连接一个三角面片,那么称这条边为网格边界边,所有的边界边按顺序…

Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant…

Roadmap Motivation Neural Network Hypothesis Neural Network Learning Optimization and Regularization Summary…

OpenCascade B-Spline Basis Function eryar@163.com Abstract. B-splines are quite a bit more flexible than Bezier curves. This flexibility comes from the fact that you have much more control over the basis functions. For Bezier curves that each control…

背景 上一讲从对偶问题的角度描述了SVM问题,但是始终需要计算原始数据feature转换后的数据.这一讲,通过一个kernel(核函数)技巧,可以省去feature转换计算,但是仍然可以利用feature转换的特性.   什么是kernel Kernel的其实就是将向量feature转换与点积运算合并后的运算,如下, 概念上很简单,但是并不是所有的feature转换函数都有kernel的特性.   Kernel化的SVM 在对偶化的SVM解中,有三个地方会使用到kernel 计算截距b 计算QP…

极其淡腾的一学期终于过去了,暑假打算学下台大的这门机器学习技法. 第一课是对SVM的介绍,虽然之前也学过,但听了一次感觉还是很有收获的.这位博主总结了个大概,具体细节还是 要听课:http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4198839.html 这位博主总结的很详细:http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4617120.html 这节课提出了一个重要的概念--maxmum margin(它和hinge loss是线性SVM最重要的两个部分)…