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import numpy as np# 激活函数def sign(x): if x>=0: return 1 else: ...
x_test=np.array([[16,0,2,5.6,-2.9],[-16,-2,-3,-10.6,-5.8],[14,0,0,6.9,1.2],[8,0,-1,3.2,0.2],[8,2,-1,-0.1,-1.6],[-16,0,-2,-5.6,2.9],
[16,2,3,10.6,5.8],[-14,0,0,-6.9,-1.2],[-8,0,1,-3.2,-0.2],[-8,-2,1,0.1,1.6]])
y_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]
w=[0,0,0,0,0]
# 设置学习率
a = 0.1
c = 0
# 进行1000轮实验
while c < 1000:
for i in range(len(x_train)):
# 如果某次分类错误，则修改权值和偏差
if y_train[i] * (np.sum(w * x_train[i]) ) <= 0:
w += a * y_train[i] * x_train[i]
c += 1
# 最后在测试集上检验正确率
count = 0
print("w =",w)
l=[]
# 检验
for i in range(len(x_test)):
v=np.sum(w * x_test[i])
l.append(sign(v))
print("真实结果：",y_test,"\n测试结果：",l)
score(y_test,l)
运行结果：
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