实验一

2021/5/10 11:01:36

本文主要是介绍实验一,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

博客班级 机器视觉
作业要求 作业链接
实验目标 理解感知器算法原理;掌握机器学习算法的度量指标;掌握最小二乘法进行参数估计基本原理,;能构建感知器模型并进行预测。
学号 3180701221

目录

一.实验目的

1.理解感知器算法原理,能实现感知器算法;

2.掌握机器学习算法的度量指标;

3.掌握最小二乘法进行参数估计基本原理;

4.针对特定应用场景及数据,能构建感知器模型并进行预测。

二.实验内容

1.安装Pycharm,注册学生版。

2.安装常见的机器学习库,如Scipy、Numpy、Pandas、Matplotlib,sklearn等。

3.编程实现感知器算法。

4.熟悉iris数据集,并能使用感知器算法对该数据集构建模型并应用

三.实验过程及结果

实验代码及注释

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%# load data
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)//将列名设置为特征
df['label'] = iris.target//增加一列为类别标签
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']//将各个列重命名
df.label.value_counts()value_counts//确认数据出现的频率
plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0')//绘制散点图
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1')
plt.xlabel('sepal length')//给图加上图例
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()
data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])//按行索引,取出第0,1,-1列
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]//X为sepal length,sepal width y为标签
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])//将两个类别设重新设置为+1 —1
%# 数据线性可分,二分类数据
%# 此处为一元一次线性方程
class Model:
def init(self)://将参数w1,w2置为1 b置为0 学习率为0.1
self.w = np.ones(len(data[0])-1, dtype=np.float32) //data[0]为第一行的数据len(data[0]=3)这里取两个w权重参数
self.b = 0
self.l_rate = 0.1
%# self.data = data

def sign(self, x, w, b):
y = np.dot(x, w) + b
return y

%# 随机梯度下降法
def fit(self, X_train, y_train)://拟合训练数据求w和b
is_wrong = False//判断是否误分类
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for d in range(len(X_train))://取出样例,不断的迭代
X = X_train[d]
y = y_train[d]
if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0://根据错误的样本点不断的更新和迭代w和b的值(根据相乘结果是否为负来判断是否出错,本题将0也归为错误)
self.w = self.w + self.l_ratenp.dot(y, X)
self.b = self.b + self.l_ratey
wrong_count += 1
if wrong_count == 0://直到误分类点为0 跳出循环
is_wrong = True
return 'Perceptron Model!'

def score(self):
pass
perceptron = Model()
perceptron.fit(X, y)//感知机模型

10.绘制模型图像,定义一些基本的信息

x_points = np.linspace(4, 7,10)//x轴的划分
y_ = -(perceptron.w[0]*x_points + perceptron.b)/perceptron.w[1]
plt.plot(x_points, y_)//绘制模型图像(数据、颜色、图例等信息)
plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')
plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='orange', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()
from sklearn.linear_model import Perceptron//定义感知机(下面将使用感知机)
clf = Perceptron(fit_intercept=False, max_iter=1000, shuffle=False)
clf.fit(X, y)//使用训练数据拟合
%# Weights assigned to the features.
print(clf.coef_)//输出感知机模型参数
%# 截距 Constants in decision function.
print(clf.intercept_)//输出感知机模型参数
x_ponits = np.arange(4, 8)//确定x轴和y轴的值
y_ = -(clf.coef_[0][0]*x_ponits + clf.intercept_)/clf.coef_[0][1]
plt.plot(x_ponits, y_)//确定拟合的图像的具体信息(数据点,线,大小,粗细颜色等内容)
plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')
plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='orange', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()

实验结果截图

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