RBF分类器与全连接神经网络Python源码教程

资源摘要信息:"本资源是一套基于径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）分类器的课程实验设计，包含用Python编写的源码和项目说明文档。实验的目的是让学生掌握全连接神经网络（FCNN）和基于RBF分类器的训练与测试方法。资源中提供了三个不同领域的数据集：mnist手写体数字数据集、yale人脸图像数据集和lung生物数据集，以便于学生进行机器学习实验。 项目内容涵盖了编写程序实现全连接神经网络分类器，并对数据集进行训练和测试。资源中的代码已经过测试，并确认可以正常运行，适用于计算机相关专业的在校学生、教师、企业员工，以及对人工智能感兴趣的初学者。使用者可以在现有的代码基础上进行修改和扩展，以实现更多的功能或直接用于教学和研究项目。 标签中提到的“人工智能”反映了这一资源的主要应用场景，而“课程资源”、“python”、“软件/插件”、“RBF”则指明了资源的性质、开发语言、类型以及核心技术。文件列表中的“项目说明.md”文件，提供了项目的详细说明和指导，帮助使用者更好地理解实验的目的和步骤。其他文件如“picture”、“exp1”、“exp2”、“exp3”、“exp4”和“HW”可能包含了实验中所用到的图片资料、不同阶段的实验程序文件和作业文件等，用以支持项目的完整性和教育性。 在掌握了全连接神经网络的训练与测试方法后，学生可以深入理解神经网络的工作原理和训练过程。而基于RBF分类器的训练与测试方法的学习，则有助于理解并应用一种有效的非线性分类技术，该技术特别适合于模式识别领域。通过本资源，学习者不仅可以巩固理论知识，还能够通过实践提高编程和机器学习的实际操作能力。"