感知機學習演算法

from sklearn.linear_model import perceptron

import numpy as np
# 訓練資料集
x_train = np.array([[
3,3]
,[4,
3],[
1,1]
])y = np.array([1
,1,-
1])# 構建perceptron物件，訓練資料並輸出結果
perceptron = perceptron(
# max_iter=1000
# ,tol=1e-3
# ,eta0=1
# ,penalty='l1'
# ,penalty='l2'
# ,alpha=0.1
)# 1.penalty(正則化項,none,'l1:特徵值更稀疏'or'l2:權值更均勻'or'elasticnet')
# 2.alpha(正則化係數,0.0001)
# 3.eta0(學習率,1,(0,1])
# 4.max_iter(迭代次數，5,若tol不為none則為1000)
# 5.tol(終止條件，none,(previous_loss-loss) < tol)
perceptron.fit(x_train,y)
# fit,用於訓練資料集
print
('w:'
,perceptron.coef_,
'\n'
,'b:'
,perceptron.intercept_,
'\n'
,'n_iter:'
,perceptron.n_iter_)
# coef_(權重),intercept_,對應b，n_iter,迭代次數
# 測試模型**的準確率
res = perceptron.score(x_train,y)
# score,用來評價訓練效果
print
('correct rate:'
.format
(res)
)

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