扣丁学堂Python培训之实现感知机详解代码

2019-01-18 16:26:48 443浏览

今天扣丁学堂Python培训老师给大家分享一篇关于python感知机实现的具体代码，希望对同学们学习有所帮助，下面我们一起来看一下吧。

一、实现例子

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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