Python实现自适应神经元模型梯度下降算法

最新推荐文章于 2024-09-14 22:40:54 发布

南下的幽灵

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文章标签： python 算法机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51216636/article/details/121876999

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本文详细介绍了如何使用Python实现自适应神经元模型，并应用梯度下降算法进行训练。通过实例展示了该算法在机器学习中的应用，探讨了优化参数的选择和算法的收敛性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

class AdalineGD(object):
    '''
    Adaptive Linear Neuron classifier
    Paramters
    ------------------
    eta : float
        learning rate (between 0.0 and 1.0)
    n_iter : int
        number of iteration
        
    Attributes
    ------------------
    w_ : 1d-array
        weights to be fitted
    errors : list
        Number of misclassifications in every epoch.
    '''
    def __init__(self,eta=0.01,n_iter=50):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        
    def fit(self, X, y):
        '''
        Fit training data.
        this function implements the algorithm of gradient descent
        
        Parameters
        --------------
        X ; {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
            Training vectors
            where n_sample is the number