该程序实现了一个二元感知器分类器,用于测量测试实例的分类精度。训练和测试实例是正面/负面评论的集合。程序需要与以下4个文件一起运行:train.positive(正训练实例)、train.negative(负训练实例)、test.positive(阳性测试实例)、test.negative(否定测试实例)。这些文件应位于“./data”目录下。如需更改文件名,需相应更新代码。构建和执行指令请从命令行运行python perceptron.py。程序提供2个选项:训练迭代所需次数的数据重复,以及单个测试迭代的运行。每次训练迭代后,测试数据用于获取所需的迭代次数,并绘制错误率与迭代次数的关系图。注意:选项2需要matplotlib包以绘制图形。
Python实现的评论情绪感知器算法神经网络感知器在数据挖掘中的应用
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单层感知器的 Matlab 实现,功能挺全,写得也蛮规整,适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器,还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法,配合 Matlab 的工具箱,调试体验还不错。
多维线性回归加上L2 正则化,过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了,用来做模型评估还蛮方便的。嗯,都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。
更实用的是,后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类,结合EM 算法和高斯混合模型做聚类,思路清晰,结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别,这部分值得重点看看。
顺手一提,k
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