《李航统计学习方法》第二章：感知机学习算法 - 算法代码

最新推荐文章于 2022-07-04 23:46:21 发布

原创

最新推荐文章于 2022-07-04 23:46:21 发布 · 439 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#李航统计学习方法 #感知机学习

1. 感知机学习算法的原始形式

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
《李航统计学习方法》
算法2.1（感知机学习算法的原始形式）
e.g.2.2
'''

def Perceptron_Study_basic(x_list, y_list):
    w = [0, 0]
    b = 0
    rate = 1 # 学习率
    item = 0 # 迭代次数
    while True:
        flag = 0
        for x, y in zip(x_list, y_list):
            if (w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + b)*y > 0: # 分类正确
                flag += 1
                continue
            else:
                item += 1
                deta_w0 = -x[0]*y 
                deta_w1 = -x[1]*y
                deta_b = -y
                w[0] -= rate * deta_w0
                w[1] -= rate * deta_w1
                b -= rate * deta_b
                print('第{}次迭代：w = （{}，{}）， b = {}， 错划分点：（{}，{}）'.format(item, w[0], w[1], b, x[0], x[1]))
                break
        if flag == len(y_list): # 全部分对，不再调整方程
            print('超平面方程为: {}*x1 + {}*x2 + {} = 0'.format(w[0], w[1], b))
            break
        
if __name__