运用两类感知器的参数学习算法,输入训练集和最大迭代次数,输出权重向量的python代码
时间: 2024-03-24 07:36:07 浏览: 10
以下是使用两类感知器的参数学习算法,输入训练集和最大迭代次数,输出权重向量的Python代码:
```python
import numpy as np
def perceptron(train_data, train_label, max_iter):
# 初始化权重向量
w = np.zeros(train_data.shape[1])
# 初始化偏置值
b = 0
# 初始化迭代次数
iter_num = 0
# 训练模型
while iter_num < max_iter:
# 标记是否有误分类点
flag = False
for i in range(train_data.shape[0]):
# 计算预测值
y_pred = np.dot(w, train_data[i]) + b
# 判断是否误分类
if train_label[i] * y_pred <= 0:
# 更新权重向量和偏置值
w += train_label[i] * train_data[i]
b += train_label[i]
# 标记有误分类点
flag = True
# 如果不存在误分类点,则跳出循环
if not flag:
break
iter_num += 1
return w, b
```
其中,`train_data`为训练数据集,每行代表一个样本,每列代表一个特征;`train_label`为训练数据集的标签,即每个样本的真实类别;`max_iter`为最大迭代次数。函数返回训练后的权重向量`w`和偏置值`b`。