为什么感知器分类选择正负一作为分类的输出，而不是1，2或5，-5

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-27 08:51 标签： 感知器分类

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机器学习一般用来处理结构化的數据深度学习一般用来处理非结构化的数据，例如图像、视频、文字等



权重更新过程： 如果真实是1，预测是0则权重会增加，相当于為了达到阈值增加权重 如果真实是0预测是1，则权重会降低相当于为了达到阈值减少权重

  • 对权重进行初始化。（初始化为0或者很小的数徝）
  • 对训练集中每一个样本进行迭代，计算输出值y
  • 根据输出值y与真实值，更新权重
  • 循环步骤2。直到达到指定的次数（或者完全收敛）

如果两个类别线性可分，则感知器分类一定会收敛
如果两个类别线性不可分，则感知器分类一定不会收敛

现在，我们使用Python语言来實现感知器分类算法进行鸢尾花的分类。

"""通过Python语言实现感知器分类类用来进行二分类任务。""" """阶跃函数对净输入进行转换。 t: 变量或数組类型 分类的结果。0或者1当z >= 0时，返回1否则返回0。 X: 类数组类型形状为 (样本数量, 特征数量) y: 类数组类型。形状为(样本数量,) 样本对应的标簽（分类） """预测方法根据提供的数据集X，返回每一个样本对应的标签（分类） X: 类数组类型。形状为 (样本数量, 特征数量) label: 类数组类型形狀为：(样本数量,) 预测的每一个便签分类。 



  





                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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