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模式识别1/justinruan/Learning-ML学以致用,知行合一(实践篇)4.9感知机算法算法2.1(感知机学习算法的原始形式)输入:训练数据集学习率输出:;感知机模型(1)选取初值(2)在训练集中随机选取数据(3)如果,更新(4)转至(2),直到训练集中没有误分的点2求偏导感知器与鸢尾花3鸢尾花数据鸢尾花数据集共收集了三类鸢尾花,即Setosa山鸢尾、Versicolour变色鸢尾和Virginica维吉尼亚鸢尾,每一类鸢尾花收集了50条样本记录,共计150条。有4个属性:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。4属性最大值最小值均值方差萼长7.94.35.840.83萼宽4.42.03.050.43瓣长6.91.03.761.76瓣宽2.50.11.200.76感知器的Numpy实现5构造数据集选择前两种鸢尾花的第二个及第三个特征进行实验,只取两个特征:(花萼宽度花瓣长度)6
判别函数7找到一个违例:测试函数进行训练和测试:8Weight=[-0.0440.049],b=-0.01样本空间可视化画出分割的边界9感知器与SK-Learn10感知器与MNISTMNIST是一个手写数字图像的数据集,每幅图像都由一个整数标记。MNIST数据库有60,000个用于训练的28*28的灰度手写数字图片,10,000个测试图片11#从外部的npz文件中加载数据trainset:(60000,785)#第一个维度是标注testset:(10000,785)#从第二个维度开始是图像数据X_train=(60000,784)y_train=(60000,)X_train=(10000,784)y_train=(10000,)感知器与MNIST12感知器与MNISTConfusionmat
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