5、简单机器学习分类算法的训练与实现

简单机器学习分类算法的训练与实现

1. 感知机原理概述

在深入实现之前，我们可以用一个简单的图来概括感知机的基本概念。感知机接收输入示例 $x$，将其与权重 $w$ 相结合以计算净输入。然后，净输入被传递给阈值函数，该函数生成二进制输出 -1 或 +1，这就是示例的预测类别标签。在学习阶段，这个输出用于计算预测误差并更新权重。

2. Python 实现感知机学习算法

我们采用面向对象的方法，将感知机接口定义为 Python 类。以下是感知机的 Python 实现代码：

import numpy as np

class Perceptron(object):
    """Perceptron classifier.

    Parameters
    ------------
    eta : float
      Learning rate (between 0.0 and 1.0)
    n_iter : int
      Passes over the training dataset.
    random_state : int
      Random number generator seed for random weight  
      initialization.

    Attributes
    -----------
    w_ : 1d-array
      Weights after fitting.
    errors_ : list
      Number of misclassifications (updates) in ea