13、感知机与支持向量机：原理、应用与优化

感知机与支持向量机：原理、应用与优化

1. 感知机在文档分类中的应用

感知机是一种线性模型，灵感来源于神经元，常用于二元分类。它通过激活函数处理特征和权重的线性组合来对实例进行分类。如果感知机使用逻辑Sigmoid激活函数，那么它与逻辑回归模型相同，但感知机使用在线、误差驱动的算法来学习权重。

感知机类实现了 fit 和 predict 方法，超参数通过其构造函数指定。此外，它还实现了 partial_fit 方法，允许增量式训练分类器。

下面我们以20个新闻组数据集为例，训练一个感知机对文档进行分类。该数据集包含约20,000篇文档，采样自20个Usenet新闻组，常用于文档分类和聚类实验。我们将使用其中三个新闻组： rec-sport-hockey 、 rec-sport-baseball 和 rec-auto 。

操作步骤如下：
1. 导入必要的库 ：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import f1_score, classificati