感知机模型
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了感知机模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
感知机是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别
感知机模型的假设空间为分类超平面wx+b=0
模型复杂度主要体现在x(x(1),x(2),....x(d))的特征数量也就是x的维度d上
感知机模型的求解策略(伪代码):
输入:训练集T={(x1,y1),(x2,y2),....(xn,yn)}其中y为正1和负1,学习率n 输出:w,b,感知机模型f(x)=sign(wx+b) (1)选取初始值w0,b, (2)在数据集中选取(xi,yi) (3)如果yi(wxi+b)<=0 w=w+nyixi b=b+nyi (4)转至(2)
对于感知机模型我们进行一次训练
(1)首先是感知机的自编程实现
import numpy as np def main(): x_train=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]]) y=np.array([1,1,-1]) perceptron=Myperceptron() perceptron.fit(x_train,y) draw(x_train,perceptron.w,perceptron.b) class Myperceptron: def _init_: self.w=None self.b=0 l_rate=1 def fit(self, x_train,y_train): self.w=np.zeros(x_train.shape[1]) i=0 while(i<x_train.shape[0]): X=x_train Y=y_train if(Y*(np.dot(self.w,X)+self.b): self.w=self.w+self.l_rate*np.dot(Y,X) self.b=self.b+self.l_rate*Y else: i+=1
(2)使用sklearn的库
from sklearn.linear_model import Perceptron import numpy as np x_train=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]]) y=np.array([1,1,-1]) perceptron=Perceptron() perceptron.fit(x_train,y) print("w:",perceptron.coef_,"\n","b:",perceptron.intercept_,"\n",,"n_iter.",perceptron.n_iter_) perceptron.score(x_train,y) print("correct rate:{:.0%}".format(res))
以上是关于感知机模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章