这篇文章主要介绍python如何实现感知器学习算法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
我们将研究一种判别式分类方法，其中直接学习评估 g(x）所需的 w 参数。我们将使用感知器学习算法。
感知器学习算法很容易实现，但为了节省时间，我在下面为您提供了一个实现。该函数有几个输入：训练数据、训练标签、对权重的初始猜测和学习率。注意，对于这两个类，类标签的值必须为+1和-1。
它将返回一个元组，其中包含：
学习w参数
执行的迭代次数
错误分类的样本数
花些时间检查代码。如果不清楚每一行是如何工作的，不要担心，只要让你自己知道每一行的目的是什么就可以了。代码中有一些注释可以帮助大家。
def perce(X, y, w_init, rho, max_iter=1000): (N, nfeatures) = X.shape # Augment the feature vectors by adding a 1 to each one. (see lecture notes) X = np.hstack((X, np.ones((N, 1)))) nfeatures += 1 w = w_init # initialise weights iter = 0 mis_class = N # start by assuming all samples are misclassified while mis_class > 0 and iter < max_iter: iter += 1 mis_class = 0 gradient = np.zeros(nfeatures) # initaliase the gradients to 0 # loop over every training sample. for i in range(N): # each misclassified point will cause the gradient to change if np.inner(X[i, :], w) * y[i] <= 0: mis_class += 1 gradient += -y[i] * X[i, :] # update the weight vector ready for the next iteration # Note, also that the learning rate decays over time (rho/iter) w -= rho / iter * gradient return w, iter, mis_class解释:
X-数据矩阵。每行代表一个单独的样本
y-与X-标签行对应的整数类标签的一维数组必须为+1或-1
w_init-初始权重向量
rho-标量学习率
最大迭代次数-最大迭代次数（默认为1000）
def perce_fast(X, y, w_init, rho, max_iter=10000): (N, nfeatures) = X.shape X = np.hstack((X, np.ones((N, 1)))) nfeatures += 1 w = w_init iter = 0 mis_class = N yy = np.tile(y, (nfeatures, 1)).T while mis_class > 0 and iter < max_iter: iter += 1 # Compute set of misclassified points mc = (np.dot(X, w.transpose()) * y) <= 0 mis_class = np.sum(mc) # Update weights. Note, the learning rate decays over time (rho/iter) w -= rho / iter * (np.sum(-yy[mc, :] * X[mc, :], axis=0)) return w, iter, np.sum(mc)以上是“python如何实现感知器学习算法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！
