总括来源：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html 有适当修改。❀WHATRBF网络能够 逼近任意的 非线性函数 ， 可以处理系统内的难以解析的规律性， 具有良好的泛化能力， 并有很快的学习收敛速度， 已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。❀

公式对比 偏导 求导与轨迹

cited from:来源总括Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的

点击查看原文 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead 出处：结构之法算法之道blog。前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得

转自 （一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Acc