机器学习基石作业 PLA算法 & Pocket PLA算法

最新推荐文章于 2025-06-06 15:49:04 发布
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本文介绍了机器学习基石中的 PLA 和 Pocket PLA 算法。主要内容包括 PLA 的基本原理和代码实现，以及 Pocket PLA 的算法原理、代码实现，并通过实验比较了不同版本算法的性能，探讨了更新次数和错误率的影响。

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最近主要是看 机器学习基石 文章还是半成品，需要继续修改

PLA算法

首先，我们使用人工数据集来研究PLA。数据集下载 点击查看，数据集的每一行包含一个 ( x n ， y n ) ( x_n，y_n) (xn​，yn​)，其中 x n ∈ R 4 x_n∈R4 xn​∈R4。该行的前4个数字包含 x n x_n xn​ 有序的分量，最后一个数字是 y n y_n yn​ 。请使用 w = 0 w=0 w=0 初始化算法，并将 s i g n （ 0 ） sign（0） sign（0）设为 − 1 -1 −1。作为友情提醒，请记住一如既往地添加 x 0 = 1 x_0 = 1 x0​=1

  1. 通过使用数据集中的示例顺序访问na循环中的示例来实现PLA的版本。在数据集上运行算法。
  2. 通过在整个算法中以固定的，预定的随机周期访问示例来实现PLA的版本。在数据集上运行算法。请重复您的实验2000次，每次都有不同的随机种子。算法停止前的平均更新次数是多少？绘制直方图（
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林轩田机器学习基石 - 练习1 - PLA算法 & Pocket PLA算法
DataScience成长之路
01-23 700
文章目录详细代码文件加载PLA算法 和 Pocket PLA算法调用实例 todo 本文主要是针对 练习1 的注释 详细代码 文件加载 import numpy as np def loadfile(file): X = [] # features, shape = (samples, features) Y = [] # labels, shape = (sample,) ...
机器学习基石 作业1 实现PLA和Pocket算法
w1d2s的专栏
10-06 5048
使用numpy计算一个向量自加的时候遇到了奇怪的bug，W += X会改变另一个向量W_p的值，而W = W + X却没这个问题，无法理解。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ __title__ = 'PLA and Pocket Algorithm' __author__ = 'w1d2s' __mtime__ = '2015/
pocket口袋算法实现
05-11
由于PLA的非线性不可分，进一步编写口袋Pocket算法，可实现训练集的收敛
用Python实现PLA算法及Pocket算法
aidianta1907的博客
10-06 526
用Python实现PLA算法及Pocket算法 data1的数据如下（线性可分） 前50的标签为1，后50个为-1 data2是针对实现pocket算法而设计的，其实只是在PLA算法上的更新迭代上做了改动 PLA实现代码如下：一些函数解释在后面 相...
深度学习中的PLA与POCKET算法详解与Python实践
最新发布
weixin_33812391的博客
06-06 1052
PLA算法，也就是感知机学习算法，是一种简单的线性二分类器，其核心目标是通过迭代更新权重来分离正负样本。然而，PLA算法只适用于线性可分的数据集，且它的收敛性能受初始权重选择的影响很大。相较于PLA，POCKET算法（即修改版本的PLA算法）引入了“口袋”概念，通过不断替换历史最优解，即使在非线性可分的数据集上也能表现出更好的鲁棒性和较高的准确率。接下来，我们需要安装一些必要的库，这些库将帮助我们处理数据、运行算法以及进行可视化。NumPy：用于高效的数值计算。Matplotlib。
【PLA】【pocket算法】
weixin_46446491的博客
11-04 943
PLA算法及pocket算法简单原理及实现记录（代码）
PLA-Pocket算法实现
taifyang的博客
04-28 1047
原理参考：PLA算法和Pocket算法原理及Python实现 python实现： import numpy as np import random #创建数据集 def createdata(): x = np.array([[3,-3],[4,-3],[1,1],[1,2]]) y = np.array([-1, -1, 1, 1]) return x, y #感知机模型 class Pocket: def __init__(self, x, y):
分类系列之感知器学习算法PLA 和 口袋算法Pocket Algorithm
丁磊_ml的博客
07-25 5735
我们有一堆数据，默认他们是线性可分的。 定义f为这个数据分割线的最优解，但是我们不知道他的值。 我们仅有一个函数集H，这个函数一般是无穷大的。我们的目的就是从H中找出一条线g来尽可能的接近f。但是，我刚刚说了，H内的函数一般是无穷多的，我们不可能把H中的函数一 一 比较，得到最好的分割线g吧！！！不过伟大的科学家就说，我们的目的不就是找出一条线把这些数据都分开吗！！那我随机的初始化一条分割线 g
林轩田 机器学习基石 作业1 Pocket算法 18题 python2.7
The Circle
09-04 405
林轩田 机器学习 PLA算法 18题 代码还没简化，能跑通 数据集来自 https://d396qusza40orc.cloudfront.net/ntumlone%2Fhw1%2Fhw1_18_train.dat 测试集来自 https://d396qusza40orc.cloudfront.net/ntumlone%2Fhw1%2Fhw1_18_test.dat 我直接复制下来...
林轩田机器学习基石笔记2：PLA算法
Augus的博客
01-13 709
（注：笔者仍处于学习阶段，博客也是刚开始写，如有任何问题欢迎指正！） 0. 机器学习简述 机器学习的目的是通过假设函数g去近似目标函数f的过程。用一张图表示就是： 目标函数f：从特征向量XX映射到标签y的函数。 训练集DD：一共有N个样本(我更喜欢用m表示样本数量)，每个样本的XX特征，y为标签。 学习算法AA：机器学习要做的部分，训练假设函数g近似目标函数f。 假设函数gg：我们通过
关于PLA与pocket_PLA算法的性能对比
qq_35629580的博客
10-26 734
机器学习作业：关于PLA与pocket_PLA算法的性能对比（100个数据-------效果不太明显） 1 任务 设计一个线性可分数据集，验证PLA与pocket PLA算法的执行时间和效果。 设计一个非线性可分数据集，验证pocket PLA算法的效果。 2 效果演示 3 代码 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot...
PLA与改进的POCKET_PLA的MATLAB实现
07-12
自己写的适用于线性可分的PLA分类算法和非线性的POCKET PLA算法，数据可以自己到UCI数据集里下载
机器学习PLA、pocket
01-08
对于PLA POCKET算法的描述主要是根据学习MOOC上台湾国林大学林轩田老师的机器学习基石课程，可以当做笔记。讲述收敛的可能性，迭代形式，和代码用matlab实现，及其部分测试数据，如果想要完整数据，可以联系我。
Pocket_PLA算法
fightingyxy的专栏
06-27 4064
PLA的口袋算法，就是拿PLA训练好的Wf(从训练资料中已经不断修复好的最佳表现的权重集)和以存储的一个W作比较，如果前者很好，就替代已存储的W。 下面这个程序，前提是，现在做训练的数据是数据集的前50个样本，但是每次训练之前会用函数random_shuffle()打乱顺序，然后这种训练后比较W然后再用来测试test_data的过程重复2000次。 #include #include
[机器学习][1]--PLA算法
weixin_30321449的博客
02-08 224
[机器学习][1]--PLA算法 PLA全称为，Perception Learning Algorithm，中文叫感知学习算法。今天我会简单介绍一下这个算法，并用mathematica来实现一下这个算法。 放两个链接，里面的文章讲的不错的。 PLA算法总结与证明 感知器算法PLA 我自己概括一下这个算法。可以结合下面的例子看。 首先，wi和thre...
《机器学习基石》PLA和Pocket作业1
qq_23418043的博客
05-01 303
只是搬运工而已总题目：https://blog.youkuaiyun.com/a1015553840/article/details/51085129题目：https://blog.youkuaiyun.com/MajorDong100/article/details/50969243答案：https://blog.youkuaiyun.com/rikichou/article/details/78226036...
MATLAB实现PLA算法
qq_40160793的博客
09-08 925
x0 = ones(20, 1); x1 = rand(20, 2)*10; x = [x0, x1]; test = rand(20, 1); y = ones(20, 1); for i=1:20     if x1(i, 1)>6         y(i) = -1;     end end j=1; for i=1:20     if y(i)==-1
PLA算法
青山遇绝壁
04-15 1605
PLA算法——Percetron Learning Algorithm 1、PLA用来干什么         感知器学习算法PLA用于解决二维或者高维的线性可分问题的分类，最终分类结果是两类——是或不是。以二维数据为例，下图中第一张是线性可分的，其它两张都不是线性可分的： 2、PLA怎么实现的  &nbsp...
MATLAB实现PLA与POCKET_PLA算法对比研究
PLA（Perceptron Learning Algorithm，感知器学习算法）与POCKET_PLA算法是两种经典的线性和非线性二分类算法，它们在机器学习尤其是模式识别领域有着广泛的应用。为了更好地理解这两种算法在MATLAB环境下的实现，...
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