Conception d'algorithmes Python - Perceptron

1. Perceptrons

Le perceptron est un algorithme d'apprentissage statistique élégant pour la classification. Le perceptron est très simple à mettre en œuvre et c'est un algorithme en ligne. Plus important encore, lorsqu'il est appliqué à des ensembles linéairement séparables : il s'agit d'une combinaison de fonctions mathématiques, d'algorithmes d'apprentissage et de preuves d'exactitude algorithmique.

Deux, implémentation de l'algorithme Python

import numpy as np

X = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1], [-1, 1, 1], [1, -1, 1]])
Y = np.array([1, 1, 1, 0, 0])
W = np.zeros(3)

def perceptron(x, w):
    return (x @ w >= 0).astype(int)
def train(x, y, w):
    for i in range(len(x)):
        # 估算感知机
        h = perceptron(x[i, :], w)

        #误分类
        if h != y[i]:
            if y[i] == 1: 
                w += x[i, :]
            else:         
                w -= x[i, :]
    
    return perceptron(x, w)

for i in range(5):
    h = train(X, Y, W)
    print('w=', W, 'acc=', np.mean(h == Y))

Résultat de sortie :