本文实例为大家分享了python感知机实现的具体代码,供大家参考,具体内容如下
一、实现例子
李航《统计学方法》p29 例2.1
正例:x1=(3,3), x2=(4,3),
负例:x3=(1,1)
二、最终效果
三、代码实现
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt p_x = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]]) y = np.array([1, 1, -1]) plt.figure() for i in range(len(p_x)): if y[i] == 1: plt.plot(p_x[i][0], p_x[i][1], 'ro') else: plt.plot(p_x[i][0], p_x[i][1], 'bo') w = np.array([1, 0]) b = 0 delta = 1 for i in range(100): choice = -1 for j in range(len(p_x)): if y[j] != np.sign(np.dot(w, p_x[0]) + b): choice = j break if choice == -1: break w = w + delta * y[choice]*p_x[choice] b = b + delta * y[choice] line_x = [0, 10] line_y = [0, 0] for i in range(len(line_x)): line_y[i] = (-w[0] * line_x[i]- b)/w[1] plt.plot(line_x, line_y) plt.savefig("picture.png")
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本文向大家介绍python实现多层感知器,包括了python实现多层感知器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 写了个多层感知器,用bp梯度下降更新,拟合正弦曲线,效果凑合。 效果图: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。
下面我们使用Gluon来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。 import d2lzh as d2l from mxnet import gluon, init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn 定义模型 和softmax回归唯一的不同在于,我们多加了一个全连接层作为隐藏层。它的隐藏单元个数为256,并使用ReLU函数作为激活函数
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我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面,我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。 %matplotlib inline import d2lzh as d2l from mxnet import nd from mxnet.gluon import loss as gloss 获取和读取数据 这里继续使用Fashion-MNIST数据集。我们将使用多层感知机对图
感知机可以说是最古老的分类方法之一了,在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型,学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型,再学习神经网络,深度学习,也是一个很好的起点。这里对感知机的原理做一个小结。 1. 感知机模型 感知机的思想很简单,比如我们在一个平台上有很多的男孩女孩,感知机的模型就是尝试找到