前两天买了本统计学习方法,今天早上看了两章,其中第二章就是这个PLA,跟李老师的课程讲的基本一致,本节主要通过python实现这个感知机算法,并通过matlibplot可视化图形,以及终端打印出下图结果...,shape=(1,2)x(2,1)=(1,1)
# w*x+b运算
wb = int(np.dot(X[i,:], w) + b)
# 寻找错误点...b",wb_list)
print(pt)
可视化表2.1图
【最终结果可视化】
# 可视化
x = np.linspace(0, 7, 200)
# 最终的函数表达式为w[0][0]*x+w[1][0...]*y=0,推导后就是下面的式子
y = (-b - w[0][0] * x) / w[1][0]
plt.plot(x, y, color='r')
plt.scatter(X[:2, 0], X[:...2, 1], color='blue', marker='o', label='Positive')
plt.scatter(X[2:, 0], X[2:, 1], color='red', marker