利用Python 写一个小样本学习的程序
时间: 2024-03-06 11:26:07 浏览: 20
以下是一个简单的小样本学习程序,它可以根据给定的数据集进行分类预测:
```python
import numpy as np
# 定义数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 2]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
# 定义小样本学习函数
def small_sample_learning(X, y):
# 计算样本数量和特征数量
m, n = X.shape
# 找到数据集中的不同类别
classes = np.unique(y)
# 计算每个类别的先验概率
priors = {}
for c in classes:
priors[c] = np.sum(y == c) / m
# 计算每个类别下每个特征的均值和方差
means = {}
vars = {}
for c in classes:
X_c = X[y == c]
means[c] = np.mean(X_c, axis=0)
vars[c] = np.var(X_c, axis=0)
# 定义预测函数
def predict(x):
posteriors = {}
for c in classes:
prior = priors[c]
mean = means[c]
var = vars[c]
likelihood = np.exp(-0.5 * np.sum((x - mean)**2 / var))
posterior = prior * likelihood
posteriors[c] = posterior
return max(posteriors, key=posteriors.get)
# 返回预测函数
return predict
# 使用小样本学习函数进行预测
predict = small_sample_learning(X, y)
print(predict([1, 3])) # 输出 1
print(predict([3, 3])) # 输出 1
print(predict([1, 1])) # 输出 0
print(predict([3, 1])) # 输出 0
```
在上面的程序中,我们使用了高斯朴素贝叶斯算法来实现小样本学习。首先,我们计算了每个类别的先验概率,然后计算了每个类别下每个特征的均值和方差。最后,我们定义了一个预测函数,它可以根据输入的特征向量预测数据点所属的类别。通过调用 `small_sample_learning` 函数,我们得到了一个预测函数 `predict`,它可以根据给定的数据集进行分类预测。