RBF(Radial Basis Function Network)+径向基网络

在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型。

Gaussian kernel的另一种叫法是Radial Basis Function(RBF) kernel，即径向基函数。

那么，Radial Basis Function(RBF

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