Python实现单层感知器训练与测试

"这篇资源是关于单层感知器的训练与测试，采用Python实现，并提供了实验截图和源代码。在实验中，数据首先通过`train_test_split`函数划分为70%的训练集和30%的测试集，然后进行归一化处理。训练过程是一个迭代的过程，使用随机选取的训练数据更新权重`w0`和偏置`b0`，直到满足停止条件。测试阶段，计算预测输出并与实际标签比较，得出测试准确率。此外，还探讨了不同大小的训练样本对结果准确性的影响。" 在这个资源中，主要涉及以下知识点： 1. **感知器模型**：感知器是一种简单的线性分类模型，它能学习线性可分数据的决策边界。在这个实验中，单层感知器被用来对二分类问题进行建模。 2. **数据预处理**：在训练前，数据先通过`pandas`库读取，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为70:30。为了确保数据在0-1范围内，使用了归一化处理，即将每个特征除以256。 3. **模型训练**：训练过程中，感知器采用随机梯度下降法更新权重和偏置。每次迭代中，遍历训练数据，计算预测误差，并根据误差调整权重。如果所有训练样本的误差都为0，则停止训练，这通常由一个外部标志变量`flag1`来控制。 4. **激活函数**：实验中可能使用了一个激活函数`f(num)`，但具体函数形式未给出。常见的激活函数有阶跃函数、Sigmoid、ReLU等。在这个例子中，激活函数可能是阶跃函数，用于二分类问题。 5. **模型测试**：测试阶段，使用测试数据计算预测输出，然后与真实标签比较，计算并打印出测试集上的准确率。 6. **样本大小对性能的影响**：实验还探讨了训练样本大小如何影响模型的准确性。通过改变训练集的大小，绘制出准确率与训练集大小的关系图，这有助于理解模型对数据量的需求。 7. **Python库的使用**：实验中用到了`numpy`进行数值计算，`pandas`处理数据，`sklearn`库中的`train_test_split`进行数据划分，以及`dill`可能用于序列化模型。 8. **代码结构**：虽然没有提供完整的代码，但从片段可以看出，代码结构包括数据加载、预处理、模型训练、测试和结果分析等部分。 9. **调试与交流**：资源中提到喜欢的朋友可以交流，这表明作者鼓励社区参与和讨论，可能提供了一种方式与其他学习者或专业人士互动。 这个资源对于初学者理解感知器的工作原理和实现，以及如何评估和调整模型性能是非常有用的。同时，提供的源代码可以作为进一步学习和实践的基础。