感知机算法python
时间: 2023-11-14 21:09:03 浏览: 54
感知机是一种二分类的线性分类模型,它的输入是一个实例的特征向量,输出是该实例的类别,取+1或-1。感知机算法的目标是求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,具体来说,就是求出权重向量w和偏置b,使得所有正实例点x_i满足w·x_i+b>0,所有负实例点x_j满足w·x_j+b<0。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的Perceptron类来实现感知机算法。具体使用方法如下:
```python
from sklearn.linear_model import Perceptron
# 构造训练数据
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
y = [-1, -1, -1, 1]
# 创建感知机对象
clf = Perceptron()
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 预测
print(clf.predict([[2, 2], [-1, -1]]))
```
输出结果为:[1, -1],表示对于输入的[[2, 2], [-1, -1]]两个样本,感知机预测它们的类别分别为正类和负类。
相关问题
感知机算法python代码
以下是感知机算法的Python代码:
```python
import numpy as np
class Perceptron:
def __init__(self, learning_rate=1, num_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iterations = num_iterations
def fit(self, X, y):
self.weights = np.zeros(X.shape[1])
self.bias = 0
for _ in range(self.num_iterations):
for i in range(len(X)):
activation = np.dot(X[i], self.weights) + self.bias
if y[i]*activation <= 0:
self.weights += self.learning_rate * y[i] * X[i]
self.bias += self.learning_rate * y[i]
def predict(self, X):
return np.sign(np.dot(X, self.weights) + self.bias)
```
其中,`fit`方法用于训练模型,`predict`方法用于预测数据。在`fit`方法中,我们初始化权重和偏置为0,然后通过循环训练样本,如果分类错误则更新权重和偏置。在`predict`方法中,我们计算权重和偏置对输入数据的加权和,并使用`np.sign`函数返回预测结果。
感知机算法代码python
以下是感知机算法的Python代码示例:
```
import numpy as np
class Perceptron:
def __init__(self, num_inputs, learning_rate=0.1):
self.weights = np.zeros(num_inputs + 1)
self.lr = learning_rate
def predict(self, inputs):
summation = np.dot(inputs, self.weights[1:]) + self.weights[0]
return 1 if summation > 0 else 0
def train(self, training_inputs, labels, epochs):
for _ in range(epochs):
for inputs, label in zip(training_inputs, labels):
prediction = self.predict(inputs)
self.weights[1:] += self.lr * (label - prediction) * inputs
self.weights[0] += self.lr * (label - prediction)
```
希望这可以帮助你了解感知机算法的实现。