高斯核函数的rbfn模型

高斯核函数在RBFN模型中被用作基函数。其定义为高斯分布函数，具有一个中心点和一个标准差参数。在RBFN中，使用高斯核函数作为基函数可以将输入空间映射到高维特征空间，从而实现非线性的模型拟合能力。高斯核函数具有以下特点：
- 它是一个钟形曲线，具有一个峰值。
- 标准差参数决定了高斯函数的宽度，即函数在中心点附近的衰减速度。
- 中心点是通过训练数据集选择的，在RBFN中起到了类似权重的作用。

通过训练数据集中的中心点和标准差参数，可以计算出RBFN模型的权重。根据引用中给出的函数kernel_interpolation，可以求解权重w。该函数通过高斯核函数计算出一个权重矩阵，然后通过矩阵的逆运算得到最终的权重值。

在得到RBFN模型的权重后，可以使用测试集来评估该模型的近似性能。具体的评估方法可以根据问题的具体要求来选择，例如可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的性能。