from sklearn.linear_model import perceptron
import numpy as np
#訓練的資料集
x_train =([
[3,3
],[4
,3],
[1,1
]])y = np.array([1
,1,-
1])#構建物件
perceptron = perceptron(
)#引數 ： penalty:正則化項; alpha:正則化係數;eta0:學習率;max_iter:最大迭代次數（預設5次）;tol:終止條件
perceptron.fit(x_train,y)
#用於訓練資料集
#coef:權重 w ；intercept：b ；n_iter_迭代次數
print
("w:"
, perceptron.coef_ ,
"\n"
,"b:"
,perceptron.intercept_,
"\n"
,"n_iter:"
,perceptron.n_iter_)
res = perceptron.score(x_train,y)
print
("correct rate:"
.format
(res)
)
感知機 統計學習方法
一 感知機適用問題以及它的輸入，輸出，求解方法 1 感知機 perceptron 適用於二類分類問題 該分類問題是線性可分問題 2 感知機模型是線性分類模型 3 感知機的幾何解釋，感知機對應的是乙個超平面 4 輸入 例項的特徵向量 5 輸出 例項的類別，取 1和 1二值 6 求解方法 有監督學習 給...
《統計學習方法》 感知機
最近終於有開始看 統計學習方法 了，畢竟無腦調參確實沒有什麼意義。一方面是作為看書的筆記，一方面作為比部落格或許能起到一點參考作用吧。希望可以日更。由輸入空間到輸出空間的函式 f x si gn w x b f x sign w cdot x b f x s ign w x b 稱為感知機。感知機是...
統計學習方法之感知機
在翻閱知乎時，得知李航所著的 統計學習方法 一書，於是就買了一本，看到csdn上已有大牛都發了相關的部落格，再次贅述就顯得囉嗦了，就直接上乾貨吧，自己用matlab寫的 和一些自己再看書時的小小的理解。感知機是一種二類分類的線性模型模型，是乙個將輸入空間 特徵空間 分成正負兩類的分離超平面。它的更多...