python 감지 기 알고리즘 구현(일괄 처리)
먼저 감지 기 클래스 만 들 기:2 분류 에 사용
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Perceptron(object):
"""
：
https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/54619495
：
w0:
w:
learning_rate:
threshold:
"""
def __init__(self,learning_rate=0.01,threshold=0.001):
self.learning_rate=learning_rate
self.threshold=threshold
def train(self,x,y):
"""
：
x： ， n*m（ m ，x m ）， n
y： ， n*1， 1 -1（ ）
：
self：object
"""
self.w0=0.0
self.w=np.full(x.shape[1],0.0)
k=0
while(True):
k+=1
dJw0=0.0
dJw=np.zeros(x.shape[1])
err=0.0
for i in range(0,x.shape[0]):
if not (y[i]==1 or y[i]==-1):
print(" 1 -1！ ！")
break
update=self.learning_rate*0.5*(y[i]-self.predict(x[i]))
dJw0+=update
dJw+=update*x[i]
err+=np.abs(0.5*(y[i]-self.predict(x[i])))
self.w0 += dJw0
self.w += dJw
if np.abs(np.sum(self.learning_rate*dJw))<self.threshold or k>500:
print(" ：",k," ：",err)
break
return self
def predict(self,x):
"""
：
x： ，1*m ，1 ，m
：
yhat： ，1 -1，1 ，-1
"""
if np.matmul(self.w,x.T)+self.w0>0:
yhat=1
else:
yhat=-1
return yhat
def predict_value(self,x):
"""
：
x： ，1*m ，1 ，m
：
y：
"""
y=np.matmul(self.w,x.T)+self.w0
return y
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Author:CommissarMa
2018 5 23 16 52
"""
import numpy as np
import scipy.io as sio
class Iris(object):
"""Iris
：
data: size iris
size:
way:one against the rest || one against one
：
5 （5-cv）， 5
：one against the rest
"""
def __init__(self,size=50,way="one against the rest"):
"""
size:
"""
data=sio.loadmat("C:\\Users\\CommissarMa\\Desktop\\ \\ ppt\\PR \\iris_data.mat")
iris_data=data['iris_data']#iris_data： ，shape：150*4，1-50 ，51-100 ，101-150
self.size=size
self.way=way
self.data=np.zeros((size*3,4))
for r in range(0,size*3):
self.data[r]=iris_data[int(r/size)*50+r%size]
def generate_train_data(self,index_fold,index_class,neg_class=None):
"""
index_fold:5 ， ：0，1，2，3，4
index_class: , ： -1, 1
"""
if self.way=="one against the rest":
fold_size=int(self.size/5)# 5
train_data=np.zeros((fold_size*4*3,4))
label_data=np.full((fold_size*4*3),-1)
for r in range(0,fold_size*4*3):
n_class=int(r/(fold_size*4))#
n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#
n=(r%(fold_size*4))%fold_size#
if n_fold<index_fold:
train_data[r]=self.data[n_class*self.size+n_fold*fold_size+n]
else:
train_data[r]=self.data[n_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]
label_data[fold_size*4*index_class:fold_size*4*(index_class+1)]=1
elif self.way=="one against one":
if neg_class==None:
print("one against one ！")
return
else:
fold_size=int(self.size/5)# 5
train_data=np.zeros((fold_size*4*2,4))
label_data=np.full((fold_size*4*2),-1)
for r in range(0,fold_size*4*2):
n_class=int(r/(fold_size*4))#
n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#
n=(r%(fold_size*4))%fold_size#
if n_class==0:#
if n_fold<index_fold:
train_data[r]=self.data[index_class*self.size+n_fold*fold_size+n]
else:
train_data[r]=self.data[index_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]
if n_class==1:#
if n_fold<index_fold:
train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+n_fold*fold_size+n]
else:
train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]
label_data[0:fold_size*4]=1
else:
print(" ！ one against one one against the rest!")
return
return train_data,label_data
def generate_test_data(self,index_fold):
"""
index_fold:5 ， ：0，1，2，3，4
：
test_data: index_fold
label_data: 0，1，2
"""
fold_size=int(self.size/5)# 5
test_data=np.zeros((fold_size*3,4))
label_data=np.zeros(fold_size*3)
for r in range(0,fold_size*3):
test_data[r]=self.data[int(int(r/fold_size)*self.size)+int(index_fold*fold_size)+r%fold_size]
label_data[0:fold_size]=0
label_data[fold_size:fold_size*2]=1
label_data[fold_size*2:fold_size*3]=2
return test_data,label_data
# -*- coding: utf-8 -*-
from perceptron import Perceptron
from iris_data import Iris
import numpy as np
if __name__=="__main__":
iris=Iris(size=50,way="one against the rest")
correct_all=0
for n_fold in range(0,5):
p=[Perceptron(),Perceptron(),Perceptron()]
for c in range(0,3):
x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=c)
p[c].train(x,y)
# ，
correct=0
x_test,y_test=iris.generate_test_data(index_fold=n_fold)
num=len(x_test)
for i in range(0,num):
maxvalue=max(p[0].predict_value(x_test[i]),p[1].predict_value(x_test[i]),
p[2].predict_value(x_test[i]))
if maxvalue==p[int(y_test[i])].predict_value(x_test[i]):
correct+=1
print(" ：",num-correct," ：",(num-correct)/num)
correct_all+=correct
print(" ：",(num*5-correct_all)/(num*5))
# -*- coding: utf-8 -*-
from perceptron import Perceptron
from iris_data import Iris
import numpy as np
if __name__=="__main__":
iris=Iris(size=10,way="one against one")
correct_all=0
for n_fold in range(0,5):
#
p01=Perceptron()#0 1
p02=Perceptron()
p12=Perceptron()
x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=0,neg_class=1)
p01.train(x,y)
x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=0,neg_class=2)
p02.train(x,y)
x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=1,neg_class=2)
p12.train(x,y)
#
correct=0
x_test,y_test=iris.generate_test_data(index_fold=n_fold)
num=len(x_test)
for i in range(0,num):
vote0=0
vote1=0
vote2=0
if p01.predict_value(x_test[i])>0:
vote0+=1
else:
vote1+=1
if p02.predict_value(x_test[i])>0:
vote0+=1
else:
vote2+=1
if p12.predict_value(x_test[i])>0:
vote1+=1
else:
vote2+=1
if vote0==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote0)==int(y_test[i]):
correct+=1
elif vote1==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote1)==int(y_test[i]):
correct+=1
elif vote2==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote2)==int(y_test[i]):
correct+=1
print(" ：",num-correct," ：",(num-correct)/num)
correct_all+=correct
print(" ：",(num*5-correct_all)/(num*5))
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
로마 숫자를 정수로 또는 그 반대로 변환그 중 하나는 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수를 만드는 것이었고 두 번째는 그 반대를 수행하는 함수를 만드는 것이었습니다. 문자만 포함합니다'I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M' ; 문자열이 ...
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