徑向基函數插值（1）

當咱們遇到高維的數據，二維或者三維的數據時，因爲數據的不完整，須要預測一些數值，通常咱們的方法是用曲面重構，函數 曲面重構可分爲：一、插值二、逼近學習 曲面插值咱們通常使用 徑向基插值的方法：spa RBF (Radial Basis Function)能夠看做是一個高維空間中的曲面擬合(逼近)問題，學習是爲了在多維空間中尋找一個可以最佳匹配訓練數據的曲面，而後來一批新的數據，用剛纔訓練的那個曲面

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