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

使用python 对验证码图片进行降噪处理

使用python 对验证码图片进行降噪处理

首先贴一张验证码上来做案例: 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉: from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i...

基于Django的ModelForm组件(详解)

创建类 from django.forms import ModelForm from django.forms import widgets as wd from app01 im...

python3+PyQt5实现自定义窗口部件Counters

python3+PyQt5实现自定义窗口部件Counters

本文通过Python3+PyQt5实现自定义部件–Counters自定 窗口部件。这个窗口是3*3的网格。本文有两个例子如下: /home/yrd/eric_workspace/ch...

Python通过Manager方式实现多个无关联进程共享数据的实现

Python实现多进程间通信的方式有很多种,例如队列,管道等。 但是这些方式只适用于多个进程都是源于同一个父进程的情况。 如果多个进程不是源于同一个父进程,只能用共享内存,信号量等方式,...

python中self原理实例分析

本文实例讲述了python中self原理。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称,但是在调用这个方法的时候你不...