python实现感知机线性分类模型示例代码

yipeiwu_com6年前Python基础

前言

感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型。

通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型。

本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码:

行结果如图所示:

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。

相关文章

Python实现直方图均衡基本原理解析

Python实现直方图均衡基本原理解析

1. 基本原理 通过一个变换,将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`,变换后的灰度级的概率密度函数为 $$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$ 直方图均衡的变换为 $$s...

详解Python中expandtabs()方法的使用

 expandtabs()方法返回制表符,即该字符串的一个副本。 '\t'已经使用的空间,可选择使用给定的tabsize(默认8)扩展。 语法 以下是expandtabs()方...

利用Python如何生成便签图片详解

利用Python如何生成便签图片详解

前言 最近有文字转图片的需求,但是不太想下载 APP,就使用 Python Pillow 实现了一个,效果如下: PIL 提供了 PIL.ImageDraw.ImageDraw.te...

Python可变参数用法实例分析

Python可变参数用法实例分析

本文实例讲述了Python可变参数用法。分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import m...

Python创建xml的方法

本文实例讲述了Python创建xml的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: from xml.dom.minidom import Document class write...