感知機模型

感知機是二分類的線性分類模型，其輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別

感知機模型的假設空間為分類超平面wx+b=0

模型複雜度主要體現在x(x(1),x(2),....x(d))的特徵數量也就是x的維度d上

感知機模型的求解策略（偽**）：

輸入：訓練集t=其中y為正1和負1，學習率n

輸出：w,b，感知機模型f(x)=sign(wx+b)
(1)選取初始值w0,b,
(2)在資料集中選取（xi,yi）
(3)如果yi(wxi+b)<=0
w=w+nyixi
b=b+nyi
(4)轉至（2）

對於感知機模型我們進行一次訓練

（1）首先是感知機的自程式設計實現

import

numpy as np
defmain():
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
deffit(self, x_train,y_train):
self.w=np.zeros(x_train.shape[1])
i=0while(ix=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的庫

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:
".format(res))

感知機模型

這裡介紹機器學習中最簡單的一種分類方法 感知機模型。感知機模型 其中sign是符號函式，w和b是引數，x是輸入特徵向量，f x 返回決策結果。分離超平面s 對於二類線性可分問題，分離超平面將兩類樣本分在s兩側。空間中一點x0到s的距離 損失函式 定義損失函式的意義是所有誤分類的點到分離超平面的距離之...

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