python实现感知机线性分类模型示例代码
2019-06-02 10:46
766 查看
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，谢谢大家对脚本之家的支持。
您可能感兴趣的文章:
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现
- 机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树
- python实现协同过滤推荐算法完整代码示例
- Python实现生成简单的Makefile文件代码示例
- 统计学习方法笔记，第二章感知机的python代码实现
- 算法导论,动态规划 —— 矩阵链乘法（python代码实现示例）
- python实现堆和索引堆的代码示例
- Python实现各种排序算法的代码示例总结
- 《统计学习方法》学习笔记—感知机模型python实现
- python itchat实现微信自动回复的示例代码
- 机器学习：线性回归与Python代码实现
- Python编程二分法实现冒泡算法+快速排序代码示例
- 用python实现百度翻译的示例代码
- python 实现 Peceptron Learning Algorithm ( 二) 感知机模型实现
- 感知机 python 代码实现 ----- 统计学习方法
- ZeroMQ消息模型代码实现（Python版本）
- 利用KVC写的一个分类实现自动生成模型属性代码
- 机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量
- KNN分类算法及python代码实现
- python实现生产者消费者模式代码示例