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1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Perceptron #创建数据,直接定义数据列表
def creatdata1():
samples=np.array([[3,-3],[4,-3],[1,1],[1,2]])
labels=np.array([-1,-1,1,1])
return samples,labels def MyPerceptron(samples,labels):
#定义感知机
clf=Perceptron(fit_intercept=True,n_iter=30,shuffle=False)
#训练感知机
clf.fit(samples,labels)
#得到权重矩阵
weigths=clf.coef_ #得到截距bisa
bias=clf.intercept_ return weigths,bias #画图描绘
class Picture:
def __init__(self,data,w,b):
self.b=b
self.w=w
plt.figure(1)
plt.title('Perceptron Learning Algorithm',size=14)
plt.xlabel('x0-axis',size=14)
plt.ylabel('x1-axis',size=14) xData=np.linspace(0,5,100)
yData=self.expression(xData)
plt.plot(xData,yData,color='r',label='sample data') plt.scatter(data[0][0],data[0][1],s=50)
plt.scatter(data[1][0],data[1][1],s=50)
plt.scatter(data[2][0],data[2][1],s=50,marker='x')
plt.scatter(data[3][0],data[3][1],s=50,marker='x')
plt.savefig('3d.png',dpi=75) def expression(self,x):
y=(-self.b-self.w[:,0]*x)/self.w[:,1]
return y def Show(self):
plt.show() if __name__ == '__main__':
samples,labels=creatdata1()
weights,bias=MyPerceptron(samples,labels)
print ('最终训练得到的w和b为:',weights,',',bias)
Picture=Picture(samples,weights,bias)
Picture.Show()

其中:

Perceptron

fit_intercept : bool
Whether the intercept should be estimated or not. If False, the
data is assumed to be already centered. Defaults to True.
#是否应该估计截距,如果是False则认为数据是被中心化过的(减去过均值)。默认是True
#也就是说如果是False,则b=0 shuffle : bool, optional, default True
Whether or not the training data should be shuffled after each epoch.
#一个epoch应该是对所有的数据处理一遍
#每次处理之后是否打乱原有数据的顺序 n_iter : int, optional
The number of passes over the training data (aka epochs).
Defaults to None. Deprecated, will be removed in 0.21. .. versionchanged:: 0.19
Deprecated
#这个真是不太明白是什么意思。

运行结果:

最终训练得到的w和b为: [[-2.  4.]] , [0.]
DeprecationWarning: n_iter parameter is deprecated in 0.19 and will be removed
in 0.21. Use max_iter and tol instead. DeprecationWarning)

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