感知器PLA算法

Posted txy19981002

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了感知器PLA算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  看了台湾大学林轩田的机器学习第二章感知器算法,做一些笔记备忘。理论部分以后再补,直接上代码:

%感知器算法实例
% creat the value of w
x0 = ones(20, 1);
%creat datasets,(x_1,x_2)
x1 = rand(20, 2)*10;
x = [x0, x1];
test = rand(20, 1);
y = ones(20, 1);
for i=1:20
    if x1(i, 1)>6
        y(i) = -1;
    end
end

j=1;
for i=1:20
    if y(i)==-1
        u(j) = x1(i, 1);
        v(j) = x1(i, 2);
        j = j+1;
    end
end
scatter(u, v, ‘or‘);
hold on;

j=1;
u=[];
v=[];
for i=1:20
    if y(i)==1
        u(j) = x1(i, 1);
        v(j) = x1(i, 2);
        j = j+1;
    end
end
scatter(u, v, ‘xk‘);
hold on;
%Example of PLA algorithm
w = [0, 0, 0];
while true
    pd = false;
    for i=1:20
        t = x(i, :);
        if w*t‘*y(i)<=0
            w = w + y(i)*t;
            pd = true;
            break;
        end

    end

    if pd == false
        break;
    end
end
w
v = linspace(0, 10, 100);
u = -w(3)/w(2)*v - w(1)/w(2);
plot(u, v, ‘.‘);
hold on 
%Next is the code of PLA algorithm by Nerual Network Toolbox  
t = 1;
y(y==-1)=0;
net = newp([0, 10; 0, 10], t);
net = train(net, x1‘, y‘);

newt = sim(net, x1‘);
iw = net.iw;
b = net.b;
ww = [b{1}, iw{1}];
vv = linspace(0, 10, 100);
uu = -ww(3)/ww(2)*v - ww(1)/ww(2);
plot(uu, vv, ‘.k‘);

  得到的结果如下:

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  黄色部分是按照理论写的代码,而黑色是根据神经网络工具箱跑出来的结果。

以上是关于感知器PLA算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

感知机学习算法(PLA)

机器学习基石感知机模型+PLA

支持向量机(第二章)

机器学习---用python实现感知机算法和口袋算法(Machine Learning PLA Pocket Algorithm Application)

PLA(感知机)

前馈神经网络|从感知机到深度学习