两类感知器的参数学习算法用python实现
时间: 2023-08-10 12:04:44 浏览: 45
以下是Rosenblatt算法和Widrow-Hoff算法的Python实现示例:
```python
# Rosenblatt算法的实现
def rosenblatt_train(X, y, lr=0.1, epochs=100):
w = np.zeros(X.shape[1])
for epoch in range(epochs):
for i in range(X.shape[0]):
y_pred = np.dot(X[i], w)
error = y[i] - y_pred
w += lr * error * X[i]
return w
# Widrow-Hoff算法的实现
def widrow_hoff_train(X, y, lr=0.1, epochs=100):
w = np.zeros(X.shape[1])
for epoch in range(epochs):
for i in range(X.shape[0]):
y_pred = np.dot(X[i], w)
error = y[i] - y_pred
w += lr * error * X[i] / np.dot(X[i], X[i])
return w
```
其中,X是训练数据的特征矩阵,y是训练数据的标签向量,lr是学习率,epochs是迭代次数。这两个函数的返回值是训练好的权重向量w。注意,这里的实现是针对二分类问题的。如果是多分类问题,需要进行适当的修改。