2D Mexican Hat、Gabor、Friedman 以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测

资 源 简 介

多层感知器(MLP)(BP算法训练)、径向基函数网络(RBF网络)、支持向量机(SVM)对2D Mexican Hat、Gabor、Friedman 以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测

详 情 说 明

多层感知器（MLP）(使用BP算法进行训练)、径向基函数网络（RBF网络）、支持向量机（SVM）等多种算法被用于对2D Mexican Hat、Gabor、Friedman以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测。这些算法能够对数据集进行训练，学习数据之间的关系，并根据学到的模型对未知数据进行预测。多层感知器（MLP）使用BP算法进行训练，通过多个隐藏层和激活函数，能够学习非线性关系。径向基函数网络（RBF网络）使用径向基函数作为激活函数，能够学习复杂的数据分布。支持向量机（SVM）则通过寻找最优的超平面，将不同类别的样本分开。这些算法在回归和预测任务中发挥重要作用，为数据分析和机器学习提供了有力工具。