感知器算法主要程序
时间: 2023-07-26 07:18:37 浏览: 42
感知器算法主要程序如下:
```python
import random
def perceptron(X, y, max_iter=1000, eta=0.1):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化权重向量和偏置
w = [random.random() for _ in range(n_features)]
b = random.random()
# 循环迭代
for _ in range(max_iter):
# 随机选取一个样本
i = random.randint(0, n_samples-1)
x = X[i]
label = y[i]
# 计算输出和误差
output = sum([w[j]*x[j] for j in range(n_features)]) + b
error = label - output
# 更新权重和偏置
for j in range(n_features):
w[j] += eta * error * x[j]
b += eta * error
return w, b
```
其中,`X` 是一个numpy数组,表示训练数据,每行表示一个数据点,每列表示一个特征,`y` 是一个numpy数组,表示训练数据的标签,`max_iter` 是最大迭代次数(默认为1000),`eta` 是学习率(默认为0.1)。算法的返回值是一个元组 `(w, b)`,其中 `w` 是权重向量,`b` 是偏置。可以使用它们对新的数据点进行预测。