裴天羽云计算数据中心机器学习实验报告：感知机算法与样本分类

本实验指导书是北京邮电大学软件学院2018-2019学年第一学期的云计算数据中心项目，专注于机器学习基础，由学生裴天羽完成，学号为2016522048。课程目标是让学生通过编程实践，深入理解并掌握感知机算法这一基础的机器学习技术，为后续学习神经网络和深度学习等高级算法奠定基础。 实验的核心内容包括以下几个部分： 1. 实验目的：通过实际操作，让学生熟悉感知机的工作原理，即基于线性分类的二分类问题，通过迭代调整权重，使得分类器能够在二维空间中区分两类样本。这有助于培养学生的算法实现能力和数据分析能力。 2. 实验内容： - 可视化训练样本点：学生需要使用Python的数据处理库（如pandas和matplotlib）加载训练数据，并绘制出类别1和类别-1的样本点，以便直观理解数据分布。 - 编程实现感知机算法：学生需要根据提供的训练数据，编写代码实现感知机的基本逻辑，包括数据预处理、模型训练和预测。这涉及数据输入、权重初始化、阈值判断、以及通过梯度上升法更新权重的过程。 - 可视化训练完成的感知机：训练完成后，学生需要展示训练好的感知机决策边界，展示算法在二维空间中的表现。 - 样本分类：针对给出的5个未知样本，学生需要利用训练好的模型进行分类，并将结果可视化。 3. 实验环境：这个实验是在Windows操作系统环境下进行的，确保了学生使用的是常见的开发平台。 4. 实验结果：学生需要提交的成果包括训练样本点的可视化图、感知机的实现代码以及对未知样本的分类结果。这部分是评估学生理论与实践结合能力的关键部分。 5. 附录：展示了导入所需的Python库（如numpy, pandas, matplotlib），以及数据预处理和基本绘图的操作，这些是实现感知机算法的基础。 此实验旨在引导学生将理论知识转化为实际编程技能，增强他们解决实际问题的能力，特别是针对机器学习领域的基础算法——感知机的理解和应用。通过这样的项目，学生能够提升编程技能、数据处理能力以及问题解决的实践智慧。