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学号	3180701126
目录 一.实验目的 二.实验内容 三.实验过程及结果 实验代码及注释 实验结果截图 psp表格

1.理解感知器算法原理，能实现感知器算法；

2.掌握机器学习算法的度量指标；

3.掌握最小二乘法进行参数估计基本原理；

4.针对特定应用场景及数据，能构建感知器模型并进行预测。

二.实验内容

1.安装Pycharm，注册学生版。

2.安装常见的机器学习库，如Scipy、Numpy、Pandas、Matplotlib，sklearn等。

3.编程实现感知器算法。

4.熟悉iris数据集，并能使用感知器算法对该数据集构建模型并应用

三.实验过程及结果

实验代码及注释

1、

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2、

# load data
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)//将列名设置为特征
df['label'] = iris.target//增加一列为类别标签

3、

df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']//将各个列重命名
df.label.value_counts()value_counts//确认数据出现的频率

4、

plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0')//绘制散点图
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1')
plt.xlabel('sepal length')//给图加上图例
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()

5、

data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])//按行索引,取出第0，1，-1列

6、

X, y = data[:,:-1], data[:,-1]//X为sepal length，sepal width y为标签

7、

y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])//将两个类别设重新设置为+1 —1

8、

#数据线性可分，二分类数据
#此处为一元一次线性方程
class Model:
def init(self)://将参数w1,w2置为1 b置为0 学习率为0.1
self.w = np.ones(len(data[0])-1, dtype=np.float32) //data[0]为第一行的数据len（data[0]=3)这里取两个w权重参数
self.b = 0
self.l_rate = 0.1
%# self.data = data

def sign(self, x, w, b):
y = np.dot(x, w) + b
return y

# 随机梯度下降法
def fit(self, X_train, y_train)://拟合训练数据求w和b
is_wrong = False//判断是否误分类
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for d in range(len(X_train))://取出样例，不断的迭代
X = X_train[d]
y = y_train[d]
if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0://根据错误的样本点不断的更新和迭代w和b的值（根据相乘结果是否为负来判断是否出错，本题将0也归为错误）
self.w = self.w + self.l_ratenp.dot(y, X)
self.b = self.b + self.l_ratey
wrong_count += 1
if wrong_count == 0://直到误分类点为0 跳出循环
is_wrong = True
return 'Perceptron Model!'

def score(self):
pass

9、

#拟合
perceptron = Model()#生成一个算法对象
perceptron.fit(X, y)#将测试数据代入算法中

10、

#画出超平面
x_points = np.linspace(4, 7,10)//x轴的划分
y_ = -(perceptron.w[0]*x_points + perceptron.b)/perceptron.w[1]
plt.plot(x_points, y_)//绘制模型图像（数据、颜色、图例等信息）
plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')
plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='orange', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()

11、

from sklearn.linear_model import Perceptron//定义感知机（下面将使用感知机）

12、

clf = Perceptron(fit_intercept=False, max_iter=1000, shuffle=False)
clf.fit(X, y)//使用训练数据拟合

13、

%# Weights assigned to the features.
print(clf.coef_)//输出感知机模型参数

14、

%# 截距 Constants in decision function.
print(clf.intercept_)//输出感知机模型参数

15、

#画出sklearn结果的散点图
x_ponits = np.arange(4, 8)#x,为4,5,6,7，默认步长为1，起始为4，终止为8，不取8
y_ = -(clf.coef_[0][0]*x_ponits + clf.intercept_)/clf.coef_[0][1]#绘制超平面
plt.plot(x_ponits, y_)
plt.plot(data[:50, 0], data[:50, 1], 'bo', color='blue', label='0')#将数据的前50个数据绘制散点图
plt.plot(data[50:100, 0], data[50:100, 1], 'bo', color='orange', label='1')#将数据的50-100之间的数据绘制成散点图
plt.xlabel('sepal length')#x坐标命名
plt.ylabel('sepal width')#y坐标命名
plt.legend()

实验结果截图

psp表格

psp2.1	任务内容	计划完成需要的时间（min）	实际完成需要的时间（min）
Planning	计划	110	10
Development	开发	110	150
Analysis	需求分析（包括学习新技术）	10	10
Design Spec	生成设计文档	30	40
Design Review	设计复审	5	10
Coding Standard	代码规范	5	5
Design	具体设计	10	12
Coding	具体编码	30	20
Code Review	代码复审	5	7
Test	测试（自我测试，修改代码，提交修改）	8	16
Reporting	报告	9	6
Test Report	测试报告	5	5
Size Measurement	计算工作量	3	1
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结，并提出过程改进计划	3	3