统计学习方法例2.1实现（转）

对应李航《统计学习方法》
P29的
例2.1

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
# @Author: appleyuchi
# @Date:   2018-10-02 21:54:30
# @Last Modified by:   appleyuchi
# @Last Modified time: 2018-10-02 21:55:51
#-*- coding:utf-8 -*-
import os
import sys
from numpy import *reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
#首先将书上的训练集输入
def loadDataset():dataset=[[3,3],[4,3],[1,1]]labels=[1,1,-1]return dataset,labels#定义sign函数
def function_sign(x):if x>=0:return 1else:return -1#算法主程序
def perceptron(dataSet,labels):dataMat=mat(dataSet) #将数据集转换成矩阵用于计算m,n=shape(dataMat)w=mat(zeros((n,1)));b=0 #创建与示例维度相同的初始化wwhile([function_sign(i) for i in array(dataMat * w+b)]) != labels:  #当预测结果与实际结果不符时则循环更新我，w，bfor i in xrange(m):if labels[i]*(dataMat[i]*w+b)<=0:w += labels[i]*dataMat[i].Tb += labels[i]return w,b
if __name__ == '__main__':dataSet,labels=loadDataset()w,b=perceptron(dataSet,labels)print w,'\n',b

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