以下是案例7中RBF网络回归的具体实现步骤。本案例旨在展示如何利用RBF网络进行非线性函数回归。首先,通过输入特征向量和目标输出向量构建RBF网络模型。接着,利用训练数据集对模型进行训练,并通过迭代算法不断优化网络参数。最后,使用测试数据集进行模型评估。通过本案例,读者可以深入了解RBF网络的回归功能及其在非线性函数回归中的应用。
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