python编写lr算法

可以使用Python编写LR算法。在Python中，可以使用包括Scikit-learn在内的许多机器学习库来实现Logistic Regression模型的快速开发。你需要导入Scikit-learn和一些必要的类（如LogisticRegression和train_test_split）来完成这个任务。然后，使用其它Python库来完成车载工具的特征工程和数据预处理阶段。最后，利用已经准备好的数据在Logistic Regression模型上训练和测试。

相关问题

利用随机库make_classification写原生Python编写感知器算法

好的，我来解答您的问题。

感知器算法是一种二分类算法，它的目的是找到一个线性超平面来将两类数据分开。在这里，我将使用 Python 的随机库 make_classification 生成一些随机数据，然后使用原生 Python 编写感知器算法。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification

然后，我们可以使用 make_classification 生成一些随机数据：

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=42)

这会生成 100 个样本，每个样本有 2 个特征，其中 2 个特征是有用的，没有冗余特征，每个类别有 1 个簇，并且使用随机种子 42。

接下来，我们可以定义感知器算法：

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iters=1000):
        self.lr = learning_rate
        self.n_iters = n_iters
        self.activation_func = self._unit_step_func
        self.weights = None
        self.bias = None

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape

        # init parameters
        self.weights = np.zeros(n_features)
        self.bias = 0

        y_ = np.array([1 if i > 0 else 0 for i in y])

        # gradient descent
        for _ in range(self.n_iters):
            for idx, x_i in enumerate(X):
                linear_output = np.dot(x_i, self.weights) + self.bias
                y_predicted = self.activation_func(linear_output)

                update = self.lr * (y_[idx] - y_predicted)

                self.weights += update * x_i
                self.bias += update

    def predict(self, X):
        linear_output = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        y_predicted = self.activation_func(linear_output)
        return y_predicted

    def _unit_step_func(self, x):
        return np.where(x>=0, 1, 0)

该算法使用梯度下降法来更新权重和偏置。在初始化时，我们定义了学习率和迭代次数，激活函数使用了阶跃函数，权重和偏置初始化为零。在拟合过程中，我们对每个样本进行迭代，根据预测值和真实值之间的误差更新权重和偏置。在预测过程中，我们计算线性输出，然后使用激活函数将其转换为二进制输出。

最后，我们可以使用以下代码来训练和测试我们的模型：

perceptron = Perceptron(learning_rate=0.1, n_iters=1000)
perceptron.fit(X, y)

y_pred = perceptron.predict(X)
print(y_pred)

这将打印出模型的预测结果。

希望这个例子对您有所帮助！

用python编写基于强化学习的pid调参算法的代码

下面是一个基于强化学习的PID调参算法的Python代码示例，使用了Deep Q-Learning算法：

import gym
from gym import spaces
import numpy as np

class PIDEnv(gym.Env):
    metadata = {'render.modes': ['human']}

    def __init__(self):
        self.action_space = spaces.Box(low=np.array([-1]), high=np.array([1]), dtype=np.float32)
        self.observation_space = spaces.Box(low=np.array([0, 0, 0]), high=np.array([100, 100, 100]), dtype=np.float32)
        self.target = 50
        self.current = 0
        self.timestep = 0.01
        self.max_timestep = 1000
        self.state = np.array([self.current, 0, 0])
        self.pid_params = [0, 0, 0]

    def step(self, action):
        self.current += action[0]
        error = self.target - self.current
        self.pid_params[0] += self.timestep * error
        self.pid_params[1] = error / self.timestep
        self.pid_params[2] = (error - self.state[1]) / self.timestep
        reward = -abs(error)
        self.state = np.array([self.current, error, self.pid_params[0]])
        self.timestep += 1
        done = self.timestep >= self.max_timestep
        return self.state, reward, done, {}

    def reset(self):
        self.current = 0
        self.timestep = 0.01
        self.pid_params = [0, 0, 0]
        self.state = np.array([self.current, 0, 0])
        return self.state

    def render(self, mode='human'):
        print(f"Current: {self.current}, Error: {self.state[1]}, Integral: {self.pid_params[0]}")

    def close(self):
        pass


class Agent:
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        self.memory = []
        self.gamma = 0.99
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.batch_size = 32
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self.create_model()

    def create_model(self):
        model = Sequential()
        state_shape = self.env.observation_space.shape
        model.add(Dense(24, input_dim=state_shape[0], activation="relu"))
        model.add(Dense(24, activation="relu"))
        model.add(Dense(self.env.action_space.shape[0]))
        model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return self.env.action_space.sample()
        return self.model.predict(state)[0]

    def replay(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return
        samples = np.random.sample(self.memory, self.batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in samples:
            target = reward
            if not done:
                target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)


if __name__ == '__main__':
    env = PIDEnv()
    agent = Agent(env)
    num_episodes = 1000
    for e in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, env.observation_space.shape[0]])
        for time in range(500):
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            next_state = np.reshape(next_state, [1, env.observation_space.shape[0]])
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            agent.replay()
            if done:
                print(f"episode: {e}/{num_episodes}, score: {time}, e: {agent.epsilon}")
                break

在这个示例中，我们定义了一个PIDEnv类，它是一个OpenAI Gym环境，用于模拟一个带有PID控制器的系统。我们还定义了一个Agent类，它使用Deep Q-Learning算法来选择动作，并使用经验回放来训练模型。在主函数中，我们运行了1000个回合，并在每个回合中训练了代理。