机器学习实验4 实现感知机学习算法_使用感知机算法建立一个模型,并根据感知机算法流程对模型进行训练,得到一个能够准

• 实验目的

1. 采用感知机学习算法建立模型

2. 神经元激活函数建议选用sign函数（数据集最后一列的标签请将 0 转换为 -1）

3. 迭代输出每一次更新后的 W 和 θ

4. 数据集线性可分，最好求解出线性超平面

• 实验内容：

1. 首先要把数据集里的数据进行处理，使用np.loadtxt()把数据读入ndarray，把前两列和最后一列的标签分开，并且数据集最后一列的标签请将 0 转换为 -1。

1. 定义Perceptron单层感知机类，参数有四个，分别是学习率lr、迭代次数epochs、权重向量w和偏置项b，lr和epochs提供默认参数值0.01和100。

1. 训练函数train()，首先初始化w和b，w使用Xavier初始化方法，可以获得更好的训练效果，b初始值设为0。然后两层循环，外层是迭代次数，内层循环每次取一个坐标值和lable，按照进行计算，f()激活函数使用sign函数。根据和对w和b进行更新，并输出更新后的w和b的值。

1. 经过训练之后，使用matplotlib对训练结果进行可视化，通过w和b的值得到超平面。直线的函数表达式为ax + by + c = 0，w的两个参数w[0]，w[1]分别是a,b，b是表达式中的c，用plt.plot可以画出。数据集中的点根据其标签值，分为蓝色和红色的点，使用plt.scatter()画出。

实验结果

使用epoch=10，每个x都可以更新一次参数，可以看到10轮之内就可以收敛，达到不错的效果

开始训练时的参数更新情况

收敛

线性超平面为：0.13245762 * x - 0.08317062 * y + 0.5800000000000002 = 0

划分情况可视化

可以看到效果不错

• 实验原理：

• 心得体会：

实验中遇到的问题及解决方法：

1. 权重的初始化对收敛速度等有影响，并且网络训练的过程中, 容易出现梯度消失和梯度爆炸的情况,导致大部分反向传播得到的梯度不起作用或者起反作用。通过查阅资料发现Xavier初始化方法是一种比较常用的且性能优秀的方法，可以尽可能的让输入和输出服从相同的分布，这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。
2. 在画图的时候，数据集中的点要使用原来的标签而不是带入线性超平面中求出分类，这样会导致可视化结果中，相同颜色的点一定在直线两侧。

心得体会：

      通过这次实验，我对于感知机模型的原理有了进一步的了解，也通过实验对这一算法进行了实践，加深了印象。虽然实验中用到的模型比较简单，但是学习到了反向传播优化这一思想。通过可视化得出比较好的分类效果也令我备受鼓舞，期望在后面的学习中可以学到更多机器学习相关知识。为以后的学习工作打下坚实的基础。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
class Perceptron:
    def __init__(self, lr=0.01, epochs=100):
        self.lr = lr  # 学习率
        self.epochs = epochs  # 最大迭代次数
        self.w = None  # 权重向量
        self.b = None  # 偏置项
 
    def train(self, X, lable):
        # self.w = np.zeros(X.shape[1])
        self.w = np.random.randn(X.shape[1]) * np.sqrt(1 / X.shape[1])
        self.b = 0
        for epoch in range(self.epochs):
            for x, y in zip(X, lable):
                # y_hat = np.sign(np.dot(x, self.w) + self.b)
                y_hat = 1 if np.dot(x, self.w) + self.b >= 0 else -1
                self.w += self.lr * (y - y_hat) * x
                self.b += self.lr * (y - y_hat)
                print(self.w, self.b)
 
    def picture(self, X, lable):
        x1 = []
        x2 = []
        y1 = []
        y2 = []
        for x, y in zip(X, lable):
            if y == 1:
                x1.append(x[0])
                y1.append(x[1])
            else:
                x2.append(x[0])
                y2.append(x[1])
        plt.figure()
        x = [i for i in range(-5, 5)]
        y = [-(self.w[0] / self.w[1]) * i - self.b / self.w[1] for i in x]
        plt.plot(x, y)
        plt.scatter(x1, y1, color='blue')
        plt.scatter(x2, y2, color='red')
        plt.show()
 
 
def get_data():
    dataset = np.loadtxt(r"D:\pythonProject\Machine_learning\test4\perceptron_data.txt")
    data = dataset[:, :2]
    lable = dataset[:, -1]
    lable = [-1.0 if i == 0 else i for i in lable]
    return data, lable
 
 
data, lable = get_data()
net = Perceptron(0.01, 10)
net.train(data, lable)
# net.train(data, lable)
net.picture(data, lable)