直接贴完整代码
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
from functools import reduce
class Perceptron(object):
def __init__(self, input_num, activator):
'''
初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数。
激活函数的类型为double -> double
'''
self.activator = activator
# 权重向量初始化为0
self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
# 偏置项初始化为0
self.bias = 0.0
def __str__(self):
'''
打印学习到的权重、偏置项
'''
return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)
def predict(self, input_vec):
'''
输入向量，输出感知器的计算结果
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
# 最后利用reduce求和
return self.activator(
reduce(lambda a, b: a + b, list(map(lambda x_w: x_w[0] * x_w[1], zip(input_vec, self.weights))), 0.0) + self.bias)
def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
'''
输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习率
'''
for i in range(iteration):
self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)
def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
'''
一次迭代，把所有的训练数据过一遍
'''
# 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
# 而每个训练样本是(input_vec, label)
samples = zip(input_vecs, labels)
# 对每个样本，按照感知器规则更新权重
for (input_vec, label) in samples:
# 计算感知器在当前权重下的输出
output = self.predict(input_vec)
# 更新权重
self._update_weights(input_vec, output, label, rate)
def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
'''
按照感知器规则更新权重
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用感知器规则更新权重
delta = label - output
self.weights = list(map(
lambda x_w: x_w[1] + rate * delta * x_w[0],
zip(input_vec, self.weights)))
# 更新bias
self.bias += rate * delta
def f(x):
'''
定义激活函数f
'''
return 1 if x > 0 else 0
def get_training_dataset():
'''
基于and真值表构建训练数据
'''
# 构建训练数据
# 输入向量列表
input_vecs = [[0,1,1], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1], [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [0,0,0]]
# 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
labels = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
return input_vecs, labels
def train_and_perceptron():
'''
使用and真值表训练感知器
'''
# 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
p = Perceptron(3, f)
# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
input_vecs, labels = get_training_dataset()
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
#返回训练好的感知器
return p
if __name__ == '__main__':
# 训练and感知器
and_perception = train_and_perceptron()
# 打印训练获得的权重
print (and_perception)
# 测试
print ('1 and 1 1= %d' % and_perception.predict([1, 1, 1]))
print ('0 and 0 1= %d' % and_perception.predict([0, 0, 1]))
print ('1 and 0 1= %d' % and_perception.predict([1, 0, 1]))
print ('0 and 1 1= %d' % and_perception.predict([0, 1, 1]))
Python2.X 与 Python3.X版本的区别：http://www.runoob.com/python/python-2x-3x.html
参考（讲得灰常详细了）：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
