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权重更新算法示例2
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权重更新算法示例2
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权重更新算法示例
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权重更新算法
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神经网络查看全部
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使用anaconda，jupyter查看全部
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喜欢这样念念碎的老师，哈哈查看全部
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2018/03/10查看全部
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第3段 from matplotlib.colors import ListedColormap def plot_decision_regions(x,y,classifier,resolution=0.02): colors = ('red','blue','lightgreen','gray','cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) x1_min,x1_max = X[:,0].min()-1,X[:,0].max() x2_min,x2_max = X[:,1].min()-1,X[:,1].max() xx1,xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min,x1_max,resolution),np.arange(x2_min,x2_max,resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(),xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1,xx2,Z,alpha=0.4,cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(),xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(),xx2.max()) plt.scatter(X[:50,0],X[:50,1],color='red',marker='o',label='setosa') plt.scatter(X[50:100,0],X[50:100,1],color='blue',marker='x',label='versicolor') plt.xlabel(u'花径长度',fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u'花瓣长度',fontproperties='SimHei') plt.legend(loc='upper left') plt.show() plot_decision_regions(X,y,ppn,resolution=0.02)查看全部
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第2段 import pandas as pd file = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' df = pd.read_csv(file,header=None) #header=None 数据第一行是有用数据，不是表头 print(df.head(10)) # 显示前十行 #数据可视化 scatter 散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = df.loc[0:100,4].values y = np.where(y == 'Iris-setosa',-1,1) X = df.iloc[0:100,[0,2]].values #plt.scatter(X[:50,0],X[:50,1],color='red',marker='o',label='setosa') #plt.scatter(X[50:100,0],X[50:100,1],color='blue',marker='x',label='versicolor') #plt.xlabel('花瓣长度') 乱码坐标不显示 #plt.xlabel(u'花瓣长度',fontproperties='SimHei') #plt.ylabel(u'花径长度',fontproperties='SimHei') #plt.legend(loc='upper left') #plt.show() ppn = Perceptron(eta=0.1,n_iter=10) ppn.fit(X,y) plt.plot(range(1,len(ppn.errors_)+1),ppn.errors_,marker='o') plt.xlabel(u'Epochs',fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u'错误分类次数',fontproperties='SimHei') plt.show()查看全部
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基本按着老师的写的，能出图~ 笔记字数有限制，代码分了几部分，注释参考老师的讲解。 （第1段） # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10): self.eta = eta; self.n_iter = n_iter; pass def fit(self, X, y): self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]); self.errors_ = []; for _ in range(self.n_iter) : errors = 0 for xi, target in zip(X,y): update = self.eta * (target - self.predict(xi)) self.w_[1:] += update * xi self.w_[0] += update; errors += int(update != 0.0) self.errors_.append(errors) pass pass pass def net_input(self, X): return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0] pass def predict(self, X): return np.where(self.net_input(X) >= 0.0 , 1, -1) pass pass查看全部
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