案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继…

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad…

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: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数就是映射到高维区间 前馈网络.递归网络和反馈网络 完全内插法 一.什么是径向基函数 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法.径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(|x|),…

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.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看…

XVec表示X向量.||XVec||表示向量长度.r表示两点距离.r^2表示r的平方.k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2)...... 公式-1这里, gamma=1/(2*sigma^2)是参数, r=||XVec-YVec||实际上,可看作是计算2个点X与Y的相似性.很多参考书上,把YVec写作XVec',即 k(XVec, XVec'),也是一样的含义:两点相似性.由于Matlab上面XVec'代表XVec的转置…

from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random import sample fro…

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1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数…

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计…

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