这篇文章主要介绍python如何实现感知器学习算法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

我们将研究一种判别式分类方法，其中直接学习评估 g(x）所需的 w 参数。我们将使用感知器学习算法。
感知器学习算法很容易实现，但为了节省时间，我在下面为您提供了一个实现。该函数有几个输入：训练数据、训练标签、对权重的初始猜测和学习率。注意，对于这两个类，类标签的值必须为+1和-1。

它将返回一个元组，其中包含：

1.学习w参数

2.执行的迭代次数

3.错误分类的样本数

花些时间检查代码。如果不清楚每一行是如何工作的，不要担心，只要让你自己知道每一行的目的是什么就可以了。代码中有一些注释可以帮助大家。

defperce(X,y,w_init,rho,max_iter=1000):(N,nfeatures)=X.shape#Augmentthefeaturevectorsbyaddinga1toeachone.(seelecturenotes)X=np.hstack((X,np.ones((N,1))))nfeatures+=1w=w_init#initialiseweightsiter=0mis_class=N#startbyassumingallsamplesaremisclassifiedwhilemis_class>0anditer<max_iter:iter+=1mis_class=0gradient=np.zeros(nfeatures)#initaliasethegradientsto0#loopovereverytrainingsample.foriinrange(N):#eachmisclassifiedpointwillcausethegradienttochangeifnp.inner(X[i,:],w)*y[i]<=0:mis_class+=1gradient+=-y[i]*X[i,:]#updatetheweightvectorreadyforthenextiteration#Note,alsothatthelearningratedecaysovertime(rho/iter)w-=rho/iter*gradientreturnw,iter,mis_class

解释:

X-数据矩阵。每行代表一个单独的样本
y-与X-标签行对应的整数类标签的一维数组必须为+1或-1
w_init-初始权重向量
rho-标量学习率
最大迭代次数-最大迭代次数（默认为1000）

defperce_fast(X,y,w_init,rho,max_iter=10000):(N,nfeatures)=X.shapeX=np.hstack((X,np.ones((N,1))))nfeatures+=1w=w_inititer=0mis_class=Nyy=np.tile(y,(nfeatures,1)).Twhilemis_class>0anditer<max_iter:iter+=1#Computesetofmisclassifiedpointsmc=(np.dot(X,w.transpose())*y)<=0mis_class=np.sum(mc)#Updateweights.Note,thelearningratedecaysovertime(rho/iter)w-=rho/iter*(np.sum(-yy[mc,:]*X[mc,:],axis=0))returnw,iter,np.sum(mc)

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