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RBF网络函数逼近是一种常用的机器学习算法,它可以用来逼近复杂的非线性函数关系。在这个任务中,我们使用了100个样本数据进行训练,并使用100个测试数据来评估模型的性能。通过RBF网络函数逼近,我们可以更好地理解和预测数据之间的关系,并为未知数据提供准确的预测结果。这种算法在数据挖掘和预测分析等领域有着广泛的应用。