径向基函数

径向基函数（，缩写为RBF）是一个取值仅依赖于到原点距离的实值函数，即。此外，也可以按到某一中心点c的距离来定义， 即。任一满足的函数都可称作径向函数。其中，范数一般为欧几里得距离，不过亦可使用其他距离函数。

可以用于许多向函基数的和来逼近某一给定的函数。这一逼近的过程可看作是一个简单的神经网络。Radial Basis Function networks 此外在机器学习中，径向基函数还被用作支持向量机的核函数。

 类型 
常见的径向基函数包括（定义）：

 高斯函数：

 多二次函数（multiquadric）：

 逆二次函数（inverse quadratic）：

 逆多二次函数（inverse multiquadric）：

 多重调和样条（polyharmonic spline）：

 薄板样条（thin plate spline，为多重调和样条的特例）：

 参见 
 径向基函数网络
 径向基函数核
 Kansa方法

 参考文献 

Category:人工神经网络
Category:插值论
Category:数值分析