感知机学习算法代码实现

《统计学习方法》2.3感知机学习算法。

# Perceptino感知机
import numpy as np

# 训练数据
trainingSet = [np.matrix([3, 3]), np.matrix([4, 3]), np.matrix([1, 1])]
ySet = [1, 1, -1]

# 参数初始化
eta = 0.1  # 学习率
w = np.matrix([1, 5])
b = 0
count = 0

while count < len(trainingSet):
    if ySet[count] * (w * np.transpose(trainingSet[count]) + b) > 0:
        count = count + 1
    else:
        w = w + eta * ySet[count] * trainingSet[count]
        b = b + eta * ySet[count]
        count = 0

print(w)
print(b)

以下为两个学习率不同的结果：
学习率为1：
学习率为0.1：