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复现经典：《统计学习方法》第 2 章 感知机
本文是李航老师的《统计学习方法》[1]一书的代码复现。
作者：黄海广[2]
备注：代码都可以在github[3]中下载。
我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。
代码目录
第 1 章 统计学习方法概论 第 2 章 感知机 第 3 章 k 近邻法 第 4 章 朴素贝叶斯 第 5 章 决策树 第 6 章 逻辑斯谛回归 第 7 章 支持向量机 第 8 章 提升方法 第 9 章 EM 算法及其推广 第 10 章 隐马尔可夫模型 第 11 章 条件随机场 第 12 章 监督学习方法总结 代码参考：wzyonggege[4],WenDesi[5],火烫火烫的[6]
第 2 章 感知机
1．感知机是根据输入实例的特征向量对其进行二类分类的线性分类模型：
感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面。
2．感知机学习的策略是极小化损失函数：
损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。
3．感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。算法简单且易于实现。原始形式中，首先任意选取一个超平面，然后用梯度下降法不断极小化目标函数。在这个过程中一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。
4．当训练数据集线性可分时，感知机学习算法是收敛的。感知机算法在训练数据集上的误分类次数满足不等式：
当训练数据集线性可分时，感知机学习算法存在无穷多个解，其解由于不同的初值或不同的迭代顺序而可能有所不同。
二分类模型
给定训练集：
定义感知机的损失函数
算法
随即梯度下降法 Stochastic Gradient Descent
随机抽取一个误分类点使其梯度下降。
当实例点被误分类，即位于分离超平面的错误侧，则调整, 的值，使分离超平面向该无分类点的一侧移动，直至误分类点被正确分类
拿出 iris 数据集中两个分类的数据和[sepal length，sepal width]作为特征
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline
# load datairis = load_iris()df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)df['label'] = iris.target
df.columns = [ 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']df.label.value_counts()2 50
1 50
0 50
Name: label, dtype: int64
plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0')plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1')plt.xlabel('sepal length')plt.ylabel('sepal width')plt.legend()data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])Perceptron
# 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): self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32) 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): is_wrong = False while not is_wrong: wrong_count = 0 for d in range(len(X_train)): X = X_train[d] y = y_train[d] if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0: self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, X) self.b = self.b + self.l_rate * y wrong_count += 1 if wrong_count == 0: is_wrong = True return 'Perceptron Model!'
def score(self): passperceptron = Model()perceptron.fit(X, y)'Perceptron Model!'
x_points = np.linspace(4, 7, 10)y_ = -(perceptron.w[0] * x_points + perceptron.b) / perceptron.w[1]plt.plot(x_points, y_)
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()
scikit-learn 实例
from sklearn.linear_model import Perceptron
clf = Perceptron(fit_intercept=False, max_iter=1000, shuffle=False)clf.fit(X, y)
Perceptron(alpha=0.0001, class_weight=None, early_stopping=False, eta0=1.0,
fit_intercept=False, max_iter=1000, n_iter=None, n_iter_no_change=5,
n_jobs=None, penalty=None, random_state=0, shuffle=False, tol=None,
validation_fraction=0.1, verbose=0, warm_start=False)
# Weights assigned to the features.print(clf.coef_)
[[ 74.6 -127.2]]
# 截距 Constants in decision function.print(clf.intercept_)
[0.]
x_ponits = np.arange(4, 8)y_ = -(clf.coef_[0][0]*x_ponits + clf.intercept_)/clf.coef_[0][1]plt.plot(x_ponits, y_)
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()参考资料
[2] 黄海广: https://github.com/fengdu78
[3] github: https://github.com/fengdu78/lihang-code
[4] wzyonggege: https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method
[5] WenDesi: https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
[6] 火烫火烫的: https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale
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