Python感知器训练算法

weiblue_sky 2023-03-08 19:20:10

请输入第1个点的横坐标，请输入第1个点的纵坐标，请输入第1个点的类别；

请输入第2个点的横坐标，请输入第1个点的纵坐标，请输入第1个点的类别；

请输入第3个点的横坐标，请输入第1个点的纵坐标，请输入第1个点的类别；

请输入第4个点的横坐标，请输入第1个点的纵坐标，请输入第1个点的类别；一共分两类。

根据输入的样本点的信息，画出点的分布图和类别分界直线。横纵坐标范围（-5，+5）。

...全文

88 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

现在我们用python代码实现感知器算法。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_：神经分叉权重向量 errors_：用于记录神经元判断出错次数 def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass def fit(self, X, y): 输入训练数据培训神经元 X:神

基于字的用感知机实现的中文分词系统。完全训练后对微软的测试集精度可以达到96%多。我上传的版本是完整的代码（训练和分词），大家自己用附带的微软训练数据训练就可以了，只有一个文件。代码总的来说写的还是很清楚的，方便自己也方便别人阅读。欢迎大家共讨论,xiatian@ict.ac.cn。

Python数据结构与算法视频培训教程：本课程内容包含了程序员常用的数据结构知识，涉及快速排序、树与二叉树、堆、堆排序、图的概念与遍历、Python常用的内置算法与数据结构等开发知识。数据结构和算法是每个程序员需要掌握的基础知识之一，也是面试中跨不过的槛。目前关于 Python 算法和数据结构的中文资料比较欠缺，笔者尝试录制视频教程帮助 Python 初学者掌握常用算法和数据结构，提升开发技能。

在上述代码中，我们首先创建了一个包含两个特征的感知器模型，然后定义了训练数据，这里使用了经典的异或问题作为示例。最后，我们对新的数据进行分类，并输出了分类结果。总的来说，感知器算法是一种简单而有效的神经网络形式，可以用于许多分类问题中。本文介绍了使用Python编写感知器算法的方法及相应的源代码，希望对大家有所帮助。感知器算法是神经网络的一种最基本形式，由于其简单有效，被广泛应用于分类问题中。首先，我们需要明确感知器算法的核心思想：根据输入的特征向量，通过一个线性组合和一个阈值函数，输出一个二元分类结果。

感知器算法及python实现通俗来讲，感知器算法可以完成如下这类线性可分的二分类分类任务。即找出一条超平面，将两类数据进行划分。在输入特征为二维的数据集中，即一条直线。理论依据感知机二类分类的线性分类模型，根据输入特征，输出类别 1 和 0。（也有为 +1、-1）下面搬运一个图片，需要注意将左下角的 x0x_0x0 改成 xnx_nxn。（懒就不做图了。。。）为方便优化，我们也采用激励函数输出为 +1、-1 的形式。整个算法留存即：对输入特征加权求和： ∑i=0nwixi=z

5,848

社区成员

601

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

欢迎来到Python学习者们的社区，

本社区分享你需要的文章、问题解答、技术互助、学习资源、面试系列等等

欢迎你的加入，祝你学有所成~

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章