感知機模型
按照統計學三要素來寫的話：
模型：符號函式
策略：損失函式；誤點到超平面的距離之和
演算法：利用梯度下降演算法進行求解
感知機原理：
感知機模型用來線性判別資料集，什麼意思呢就是用一超平面來隔斷兩個不同的類別，超平面在二維的資料集中就是一條直線，在三維的資料集中就是乙個平面，假設有n維的資料，那麼劃分的超平面為（n-1）維度。如下圖二維和三維的情況，藍色部分為超平面：
如何來找這個超平面可以使得分類呢，這裡採用計算點到超平面的距離之和作為損失函式。
點到這個超平面的距離公式推導為：
有了這個後我們就可以來寫感知機模型了。原諒我偷懶了，這裡就把弄過來吧，**（統計學習方法）
: self.x = x # 例項點
self.y = y # 例項點的分類
self.n = n # 例項點個數
self.eta = eta # 學習率
# 隨機梯度下降法
defsgd
(self)
:# 對w,b取初值
w = np.array([0
,0])
b =0# 記錄一次迭代是否有誤分類點
flag =
1while flag ==1:
flag =
0for i in
range
(n):
# 如果有誤分類點
if self.y[i]
*(w.dot(self.x[i]
)+ b)
<=0:
# 更新w,b，設定flag為1
w = w + self.eta * self.y[i]
* self.x[i]
b = b + self.eta * self.y[i]
flag =
1return w, b
if __name__ ==
"__main__"
: x = np.array([[
3,3]
,[4,
3],[
1,1]
])y = np.array([1
,1,-
1]) n =
3 eta =
1 perceptron = perceptron(x, y, n, eta)
w, b = perceptron.sgd(
("w is"
,w)print
("b is"
,b)結果
w is[1
1]b is
-3
模式識別1 線性分類器（感知機）
1.1 感知機演算法原理 首先明確，感知機的輸入和輸出，輸入就是一組向量，每個向量都有n個特徵值，輸出為每個向量的所屬類別，對於二分類而言，就是 1和 1.這個可以用sign函式來模擬 輸入空間到輸出空間的函式為 f x sign w x b 函式理解 w,b為感知機模型引數，w是乙個權重向量，b是...
模式識別與智慧型計算第一節（模式識別概述）
1 模式識別系統 資料獲取 用計算機語言 可計算數字符號 來表示研究物件 預處理 對研究物件去雜訊，復原等 特徵提取與選擇 對資料進行變換，降緯，簡化處理等 分類決策 歸類 分類器設計 對分類結果進行判斷檢測，誤差分析 2 模式識別主要問題 特徵選擇與優化 特徵選擇 使同類物體緊緻性 組合優化 對映...
《模式識別與智慧型計算》的資料集
這本書我老師說很好，讓我買來看看，結果一學期過去了，emmmm,不是我的問題，是這本書沒有資料，沒有源 強行甩鍋 咳咳，跑遠了，這本書的資料集我我到網上看到了，它的資料集格式是這樣的 allsamples有兩個字段，乙個為num，乙個feature,然後feature是乙個25 5維的資料，25表示...