代码分享系列（1）之感知机【代码可下载】

会员服务 ·

代码分享系列（1）之感知机【代码可下载】

2018 年 2 月 10 日 机器学习算法与Python学习

微信公众号

关键字全网搜索最新排名

【机器学习算法】：排名第一

【机器学习】：排名第二

【Python】：排名第三

【算法】：排名第四

自从本公众号创建以来就一直深究于统计学习、深度学习等相关机器学习算法原理方面的解读，累计推文四百余篇。开设了机器学习的各个系列，唯独一直没有开设各个算法的代码分享系列，虽然中间会穿插着分享一些部分代码，但是不够全面，不够系统。18年，正式踏入工作，但同时作为《机器学习算法与python学习》的运营，总想着要继续为这7万多小伙伴做些什么。今天，在整理C4.5的时候突然想到可以开设一个代码分享的系列，分享出来的代码有可能存在性能和建模精度等问题，希望大家继续完善，可以在微信讨论群里面讨论。

代码下载方式见文末

今天，分享给大家的是感知机的python代码。感知机的原理可以参考之前的文章，如下所示：

感知机详解

机器学习(7)之感知机python实现

python代码如下（版本py2.7）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Perceptron(object):
def __init__(self, input_num, activator):
'''
初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数。
激活函数的类型为double -> double
'''
self.activator = activator
# 权重向量初始化为0
self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
# 偏置项初始化为0
self.bias = 0.0

def __str__(self):
'''
打印学习到的权重、偏置项
'''
return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)

def predict(self, input_vec):
'''
输入向量，输出感知器的计算结果
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
# 最后利用reduce求和
return self.activator(
reduce(lambda a, b: a + b,
map(lambda (x, w): x * w,
zip(input_vec, self.weights))
, 0.0) + self.bias)

def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
'''
输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习率
'''
for i in range(iteration):
self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)

def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
'''
一次迭代，把所有的训练数据过一遍
'''
# 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
# 而每个训练样本是(input_vec, label)
samples = zip(input_vecs, labels)
# 对每个样本，按照感知器规则更新权重
for (input_vec, label) in samples:
# 计算感知器在当前权重下的输出
output = self.predict(input_vec)
# 更新权重
self._update_weights(input_vec, output, label, rate)

def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
'''
按照感知器规则更新权重
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用感知器规则更新权重
delta = label - output
self.weights = map(
lambda (x, w): w + rate * delta * x,
zip(input_vec, self.weights))
# 更新bias
self.bias += rate * delta

def f(x):
'''
定义激活函数f
'''
return 1 if x > 0 else 0

def get_training_dataset():
'''
基于and真值表构建训练数据
'''
# 构建训练数据
# 输入向量列表
input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
# 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
labels = [1, 0, 0, 0]
return input_vecs, labels

def train_and_perceptron():
'''
使用and真值表训练感知器
'''
# 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
p = Perceptron(2, f)
# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
input_vecs, labels = get_training_dataset()
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
#返回训练好的感知器
return p

if __name__ == '__main__':
# 训练and感知器
and_perception = train_and_perceptron()
# 打印训练获得的权重
print and_perception
# 测试
print '1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1])
print '0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0])
print '1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0])
print '0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1])