个人公众号：SAMshare
选自 python-machine-learning-book on GitHub
作者：Sebastian Raschka
翻译&整理 by Sam
最近在GitHub上面发现了一个炒鸡赞的项目，果然直接拿过来消化一波，这个项目的内容是关于机器学习的指导，我会挑一些内容来完成下面的一系列文章。
今天我们来讲解的内容是感知器分类算法，本文的结构如下：
什么是感知器分类算法
在Python中实现感知器学习算法
在iris（鸢尾花）数据集上训练一个感知器模型
自适应线性神经元和融合学习
使用梯度下降方法来最小化损失函数
在Python中实现一个自适应的线性神经元
什么是感知器分类算法
设想我们改变逻辑回归算法，“迫使”它只能输出-1或1抑或其他定值。在这种情况下，之前的逻辑函数
如果我们令假设为
至此我们就得出了感知器学习算法。简单地来说，感知器学习算法是神经网络中的一个概念，单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连。
每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为0），若大于阈值输出端就取1，反之，输出端取-1。
初始权重向量W=[0,0,0]，更新公式W(i)=W(i)+ΔW(i)；ΔW(i)=η*(y-y’)*X(i)；
η：学习率，介于[0,1]之间
y：输入样本的正确分类
y’：感知器计算出来的分类
通过上面公式不断更新权值，直到达到分类要求。
图：单层感知器模型
初始化权重向量W，与输入向量做点乘，将结果与阈值作比较，得到分类结果1或-1。
在Python中实现感知器学习算法
下面直接贴上实现代码：（也可在公众号后台输入“感知器”进行获取ipynb文件）
1import numpy as np
2class Perceptron(object):
3"""Perceptron classifier.
4Parameters
5------------
6eta : float
7 Learning rate (between 0.0 and 1.0)
8n_iter : int
9 Passes over the training dataset.
10Attributes
11-----------
12w_ : 1d-array
13 Weights after fitting.
14errors_ : list
15 Number of misclassifications (updates) in each epoch.
16"""
17def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):
18 self.eta = eta
19 self.n_iter = n_iter
20def fit(self, X, y):
21 """Fit training data.
22 Parameters
23 ----------
24 X : {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
25 Training vectors, where n_samples is the number of samples and
26 n_features is the number of features.
27 y : array-like, shape = [n_samples]
28 Target values.
29 Returns
30 -------
31 self : object
32 """
33 self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1])
34 self.errors_ = []
35 for _ in range(self.n_iter):
36 errors = 0
37 for xi, target in zip(X, y):
38 update = self.eta * (target - self.predict(xi))
39 self.w_[1:] += update * xi
40 self.w_[0] += update
41 errors += int(update != 0.0)
42 self.errors_.append(errors)
43 return self
44def net_input(self, X):
45 """Calculate net input"""
46 return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
47def predict(self, X):
48 """Return class label after unit step"""
49 return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
特别说明：
学习速率η(eta)只有在权重（一般取值0或者很小的数）为非零值的时候，才会对分类结果产生作用。如果所有的权重都初始化为0，学习速率参数eta只影响权重向量的大小，而不影响其方向，为了使学习速率影响分类结果，权重需要初始化为非零值。需要更改的代码中的相应行在下面突出显示:
1def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50, random_seed=1): # add random_seed=1
2 ...
3 self.random_seed = random_seed # add this line
4def fit(self, X, y):
5 ...
6 # self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]) ## remove this line
7 rgen = np.random.RandomState(self.random_seed) # add this line
8 self.w_ = rgen.normal(loc=0.0, scale=0.01, size=1 + X.shape[1]) # add this line
在iris（鸢尾）数据集上训练一个感知器模型
读取iris数据集
1import pandas as pd
2import collections
3df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/'
4 'machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
5print (df.head())
6print ("\n")
7print (df.describe())
8print ("\n")
9print (collections.Counter(df[4]))
output：
可视化iris数据
1%matplotlib inline
2import matplotlib.pyplot as plt
3import numpy as np
4# 为了显示中文(这里是Mac的解决方法，其他的大家可以去百度一下)
5from matplotlib.font_manager import FontProperties
6font = FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc')
7# 选择 setosa and versicolor类型的花
8y = df.iloc[0:100, 4].values
9y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)
10# 提取它们的特征 （sepal length and petal length）
11X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values
12# 可视化数据，因为数据有经过处理，总共150行数据，1-50行是setosa花，51-100是versicolor花，101-150是virginica花
13plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1],
14 color='red', marker='o', label='setosa')
15plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100, 1],
16 color='blue', marker='x', label='versicolor')
17plt.xlabel('sepal 长度 [cm]',FontProperties=font,fontsize=14)
18plt.ylabel('petal 长度 [cm]',FontProperties=font,fontsize=14)
19plt.legend(loc='upper left')
20plt.tight_layout()
21plt.show()
output：
训练感知器模型
1# Perceptron是我们前面定义的感知器算法函数，这里就直接调用就好
2ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
3ppn.fit(X, y)
4plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o')
5plt.xlabel('迭代次数',FontProperties=font,fontsize=14)
6plt.ylabel('权重更新次数（错误次数）',FontProperties=font,fontsize=14)
7plt.tight_layout()
8plt.show()
output：
绘制函数决策区域
1from matplotlib.colors import ListedColormap
2def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02):
3 # setup marker generator and color map
4 markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
5 colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
6 cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
7 # plot the decision surface
8 x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
9 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
10 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
11 np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
12 Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
13 Z = Z.reshape(xx1.shape)
14 plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap)
15 plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
16 plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())
17 # plot class samples
18 for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
19 plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1],
20 alpha=0.8, c=cmap(idx),
21 edgecolor='black',
22 marker=markers[idx],
23 label=cl)
1plot_decision_regions(X, y, classifier=ppn)
2plt.xlabel('sepal 长度 [cm]',FontProperties=font,fontsize=14)
3plt.ylabel('petal 长度 [cm]',FontProperties=font,fontsize=14)
4plt.legend(loc='upper left')
5plt.tight_layout()
6plt.show()
output：
自适应线性神经元和融合学习
使用梯度下降方法来最小化损失函数
梯度下降的方法十分常见，具体的了解可以参考附录的文章[2]，如今，梯度下降主要用于在神经网络模型中进行权重更新，即在一个方向上更新和调整模型的参数，来最小化损失函数。
图：梯度下降原理过程演示
在Python中实现一个自适应的线性神经元
先贴上定义的python函数，（也可在公众号后台输入“感知器”进行获取ipynb文件）
1# 定义神经元函数
2class AdalineGD(object):
3 """ADAptive LInear NEuron classifier.
4 Parameters
5 ------------
6 eta : float
7 Learning rate (between 0.0 and 1.0)
8 n_iter : int
9 Passes over the training dataset.
10 Attributes
11 -----------
12 w_ : 1d-array
13 Weights after fitting.
14 cost_ : list
15 Sum-of-squares cost function value in each epoch.
16 """
17 def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50):
18 self.eta = eta
19 self.n_iter = n_iter
20 def fit(self, X, y):
21 """ Fit training data.
22 Parameters
23 ----------
24 X : {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
25 Training vectors, where n_samples is the number of samples and
26 n_features is the number of features.
27 y : array-like, shape = [n_samples]
28 Target values.
29 Returns
30 -------
31 self : object
32 """
33 self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1])
34 self.cost_ = []
35 for i in range(self.n_iter):
36 net_input = self.net_input(X)
37 # Please note that the "activation" method has no effect
38 # in the code since it is simply an identity function. We
39 # could write `output = self.net_input(X)` directly instead.
40 # The purpose of the activation is more conceptual, i.e.,
41 # in the case of logistic regression, we could change it to
42 # a sigmoid function to implement a logistic regression classifier.
43 output = self.activation(X)
44 errors = (y - output)
45 self.w_[1:] += self.eta * X.T.dot(errors)
46 self.w_[0] += self.eta * errors.sum()
47 cost = (errors**2).sum() / 2.0
48 self.cost_.append(cost)
49 return self
50 def net_input(self, X):
51 """Calculate net input"""
52 return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
53 def activation(self, X):
54 """Compute linear activation"""
55 return self.net_input(X)
56 def predict(self, X):
57 """Return class label after unit step"""
58 return np.where(self.activation(X) >= 0.0, 1, -1)
查看不同学习率下的错误率随迭代次数的变化情况：
