本文实例为大家分享了python感知机实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下

一、实现例子

李航《统计学方法》p29 例2.1
正例：x1=(3,3), x2=(4,3),
负例：x3=(1,1)

二、最终效果

三、代码实现

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltp_x = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]])y = np.array([1, 1, -1])plt.figure()for i in range(len(p_x)): if y[i] == 1: plt.plot(p_x[i][0], p_x[i][1], 'ro') else: plt.plot(p_x[i][0], p_x[i][1], 'bo') w = np.array([1, 0])b = 0delta = 1 for i in range(100): choice = -1 for j in range(len(p_x)): if y[j] != np.sign(np.dot(w, p_x[0]) + b): choice = j break if choice == -1: break w = w + delta * y[choice]*p_x[choice] b = b + delta * y[choice] line_x = [0, 10]line_y = [0, 0] for i in range(len(line_x)): line_y[i] = (-w[0] * line_x[i]- b)/w[1] plt.plot(line_x, line_y)plt.savefig("picture.png")

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。