感知機學習演算法的簡單實現（Python）

演算法（原始形式，出自李航博士的統計學習方法）

輸入：t=（其中xi∈x=rn，yi∈y=，i=1,2…n，學習速率為η）

輸出：w, b;感知機模型f(x)=sign(w·x+b)

1. 初始化w0,b0

2. 在訓練資料集中選取（xi, yi）

3. 如果yi(w xi+b)≤0

w = w + ηyixi

b = b + ηyi

4. 轉至2

簡單的python實現：

import numpy as np

training_set = [[3,3],[4,3],[1,1]]
y = [1,1,-1]
w = [0,0]
b = 0
n = 1
#check給出w，b，找到乙個此時的誤分點，如果沒有，說明演算法收斂
defcheck
(w,b):
c = 
for e in training_set:
x1 = np.array(e).reshape((-1,1))
w1 = np.array(w)
c = np.dot(w1,x1)
y = y[training_set.index(e)]
if y*(c+b)<=0:
break
else:
continue
return c
defupdate
(c,w,b):
d = 
y = y[training_set.index(c)]
x = np.array(c)
return d
while
true:
c = check(w, b)
if len(c)==0:
break
else:
w = update(c,w,b)[0]
b = update(c,w,b)[1]
print
'演算法已經收斂'
print
'y = sign(%d*x1 + %d*x2 + %d)'%(w[0],w[1],b)

演算法已經收斂

y = sign(1
*x1 + 1
*x2 + -3)

import numpy as np

training_set = [[3,3],[4,3],[1,1]]
y = [1,1,-1]
a = [0,0,0]
b = 0
n = 1
n = 3
defcal
(training_set):
x11 = np.dot(np.array(training_set[0]),np.array(training_set[0]).reshape(-1,1))
x22 = np.dot(np.array(training_set[1]),np.array(training_set[1]).reshape(-1,1))
x33 = np.dot(np.array(training_set[2]),np.array(training_set[2]).reshape(-1,1))
x12 = x21 = np.dot(np.array(training_set[0]),np.array(training_set[1]).reshape(-1,1))
x13 = x31 = np.dot(np.array(training_set[0]),np.array(training_set[2]).reshape(-1,1))
x23 = x32 = np.dot(np.array(training_set[1]),np.array(training_set[2]).reshape(-1,1))
return [[x11,x12,x13],[x21,x22,x23],[x31,x32,x33]]                 
defcheck
(a,b):
c = 
x = cal(training_set)
for i in range(n):
y = y[i]
l = 0
for j in range(n):
l = l + a[j]*y[j]*x[j][i]
if y*(l + b) <= 0:
c = training_set[i]
break
else:
continue
return c
defupdate
(c,a,b):
d = 
y = y[training_set.index(c)]
a[training_set.index(c)] = a[(training_set.index(c)] + n
return d
while
true:
c = check(a, b)
if len(c)==0:
break
else:
a = update(c,a,b)[0]
b = update(c,a,b)[1]
print
u'演算法已收斂'
print a,b

演算法已收斂

[6, 0, 16]
-5

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