一、感知机是什么？

拿出iris数据集中两个分类的数据和[sepal length，sepal width]作为特征

1.iris数据集长什么样？

二、代码实现

1.引入库

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2.load data

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target

3.剩余代码

# 列
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label'
]
df.label.value_counts()plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0')
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
# 拿出iris数据集中两个分类的数据和[sepal length，sepal width]作为特征
plt.legend()data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]]) #100行，0到99列，可以将100改成3
# data
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]  #所有的行，倒数第二列，最后一列
# X, y
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
y
#初始化

4.感知机实现

# 数据线性可分，二分类数据
# 此处为一元一次线性方程
class Model:def __init__(self):self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32)self.b = 0self.l_rate = 0.1# self.data = datadef sign(self, x, w, b):y = np.dot(x, w) + breturn y# 随机梯度下降法def fit(self, X_train, y_train):is_wrong = False  # is_wrong变量是用来说明分类是否有错误while not is_wrong:wrong_count = 0for d in range(len(X_train)):  #len(X_train)表示X_train的行数X = X_train[d]y = y_train[d]if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0:self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, X)self.b = self.b + self.l_rate * ywrong_count += 1print ('w = ',self.w,'b=',self.b) if wrong_count == 0:is_wrong = Truereturn 'Perceptron Model!'def score(self):pass

5.训练学习参数

perceptron = Model()
perceptron.fit(X, y) #所有的行，所有的列

6.测试

x_points = np.linspace(4, 7, 40) #在4到7之间产生10个点
y_ = -(perceptron.w[0] * x_points + perceptron.b) / perceptron.w[1]  #w[0]第一个分量更新;w[1]第二个分量更新
plt.plot(x_points, y_,'ro')plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')
plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='orange', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()

参考文献
1.黄海广《统计机器学习方法》 python实现

总结

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文章目录

一、感知机是什么？

1.iris数据集长什么样？

二、代码实现

1.引入库

2.load data

3.剩余代码

4.感知机实现

5.训练学习参数

6.测试

总结

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