机器学习——感知机初步

什么是感知机

想要了解什么是感知机，首先了解生物神经元（BN）结构，生物神经元结构如下图所示：
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从图中可以看出每一个生物神经元主要由细胞体、树突、轴突和突触4个部分构成。有一定生物学基础的人能够明白，一个神经元的输入端有多个树突，主要是用来接受输入信息。输入信息经过突触处理，将输入信息累加，当处理后的输入信息大于某一个特定的阈值，会把信息通过轴突传播出去，这时称神经元被激活，相反，当处理后的输入信息小于阈值时，神经元就处于抑制状态，它不会向其他神经元传递数据或者传递很少的信息数据。

受生物神经元的启发，1943年心理学家McCulloch与数学家Pitts提出了人工神经元模型（Artificial Neuron，AN），如图所示，人们称之为M－P模型也可以叫做“感知机”模型。

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数据介绍

我们通过判断西瓜是否成熟例子来介绍感知机的算法流程，数据介绍：

数据集一共构造了帮助预测的特征一共有 30 个：色泽、根蒂、敲声等等。类别为是好瓜与不是好瓜。部分数据如下：
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由于我们的模型只能对数字进行计算。所以，我们用x1表示色泽，x2表示根蒂，x3表示敲声。y 表示类别。其中，x1= 0，表示青绿，x2= 2，表示稍蜷， y=-1，表示不是好瓜。具体如下图：

感知机算法流程

将感知机模型应用于对西瓜是否成熟的分类，可以理解为下图通过确定各个特征的权重和偏置来获取判断依据：
建立数学模型：
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建立数学模型后我们介绍感知机的算法流程如图：
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文字解释：
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但是上述的更新只针对于训练集的误分类点，至于为什么呢，可以这么理解，对于误分类的点必须调整超平面，使得误分类点变成正确的分类点，而对于正确的分类点，没有必要进行调整，这样也可以缩短整个程序的运算时间。

感知机的python代码实现

根据上面的算法流程，用python代码实现，这是代码：

#encoding=utf8
import numpy as np
#构建感知机算法

class Perceptron(object):
    def __init__(self, learning_rate = 0.01, max_iter = 200):
        self.lr = learning_rate
        self.max_iter = max_iter
    def fit(self, data, label):
        '''
        input:data(ndarray):训练数据特征
              label(ndarray):训练数据标签
        output:w(ndarray):训练好的权重
               b(ndarry):训练好的偏置
        '''
        #编写感知机训练方法，w为权重，b为偏置
        self.w = np.array([1.]*data.shape[1])
        self.b = np.array([1.])
        
        for i in range(len(label)):
            while label[i]*(np.matmul(self.w,data[i])+self.b) <= 0:
                self.w = self.w + self.lr * (label[i]*data[i])
                self.b = self.b + self.lr * label[i]
       
    def predict(self, data):
        '''
        input:data(ndarray):测试数据特征
        output:predict(ndarray):预测标签
        '''
        yc = np.matmul(data,self.w) + self.b
        for i in range(len(yc)):
            if yc[i] >= 0:
                yc[i] = 1
            else:
                yc[i] = -1
        predict = yc
        return predict

代码在ＥｄｕＣｏｄｅｒ平台测试得到通过，因为正确率超过０.８就可以，所以我并没有确切的知道正确率。

代码通过的截图：
在这里插入图片描述

内容参考了周志华的机器学习和黄安埠的深入浅出深度学习等，感兴趣的同学也可以进入ＥｄｕＣｏｄｅｒ平台的机器学习修炼指南一起学习机器学习。