python 实现自定义函数加入正负扰动构造训练数据，进行二分类仿真的代码

以下是 Python 实现自定义函数加入正负扰动构造训练数据，进行二分类仿真的代码：

import numpy as np

def add_noise(x, noise_level):
    """
    给输入数据 x 添加正负扰动
    """
    noise = np.random.uniform(-noise_level, noise_level, size=x.shape)
    return x + noise

def generate_data(num_samples, noise_level):
    """
    生成二分类训练数据
    """
    x = np.random.uniform(-1, 1, size=(num_samples, 2))
    y = np.zeros(num_samples)
    for i in range(num_samples):
        if x[i, ] + x[i, 1] > :
            y[i] = 1
        else:
            y[i] = -1
    x = add_noise(x, noise_level)
    return x, y

以上是 Python 实现自定义函数加入正负扰动构造训练数据，进行二分类仿真的代码。

相关问题

python实现自定函数加入正负扰动构造训练数据，进行二分类仿真

可以回答这个问题。对于自定义函数加入正负扰动构造训练数据，可以使用numpy库中的random函数生成随机数，然后将随机数加入到训练数据中，从而实现正负扰动。对于二分类仿真，可以使用sklearn库中的分类器进行训练和测试。

矩阵的2范数条件数的定义和实现python代码自定义函数

矩阵的2范数条件数是指矩阵的最大奇异值与最小奇异值之比。具体地，设 $A$ 是一个 $n\times n$ 的实数矩阵，其奇异值为 $\sigma_1\geq \sigma_2\geq \cdots\geq \sigma_n\geq 0$，则矩阵的2范数条件数为 $\text{cond}_2(A)=\frac{\sigma_1}{\sigma_n}$。

下面是一个实现矩阵2范数条件数的 Python 代码自定义函数：

import numpy as np

def matrix_cond_num(A):
    # 计算矩阵A的奇异值
    s = np.linalg.svd(A, compute_uv=False)
    # 计算矩阵A的2范数条件数
    cond_num = s[0] / s[-1]
    return cond_num

其中，`np.linalg.svd(A, compute_uv=False)` 是 NumPy 库中计算矩阵奇异值的函数，`compute_uv=False` 表示只返回奇异值而不返回左右奇异向量。函数返回的奇异值按降序排列，因此 `s[0]` 是最大奇异值，`s[-1]` 是最小奇异值。