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

解决安装tensorflow遇到无法卸载numpy 1.8.0rc1的问题

最近在关注 Deep Learning,就在自己的mac上安装google的开源框架Tensorflow 用 sudo pip install -U tensorflow 安装的时候总...

python批量图片处理简单示例

本文实例讲述了python批量图片处理。分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import os from PIL imp...

kafka-python 获取topic lag值方式

说真,这个问题看上去很简单,但“得益”与kafka-python神奇的文档,真的不算简单,反正我是搜了半天还看了半天源码。 直接上代码吧 from kafka import Simp...

用python + openpyxl处理excel2007文档思路以及心得

寻觅工具 确定任务之后第一步就是找个趁手的库来干活。 Python Excel上列出了xlrd、xlwt、xlutils这几个包,但是 它们都比较老,xlwt甚至不支持07版以后的exc...

Python实现计算文件夹下.h和.cpp文件的总行数

平时自己写了很多代码,但从没好好计算总共写了多少行,面试时被问起来,就傻了。。。闲来无事,写个python程序来统计下 import os ###################...