机器学习入门之从零开始机器学习 第1篇 一个感知机的实现
小标 2018-09-29 来源 : 阅读 1566 评论 0

摘要:本文主要向大家介绍了机器学习入门之从零开始机器学习 第1篇 一个感知机的实现,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

本文主要向大家介绍了机器学习入门之从零开始机器学习 第1篇 一个感知机的实现,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

 0. 训练数据集:Iris dataset (鸢尾花数据集),获取网址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

如下图所示,鸢尾花数据集中每行数据前四列为特征值分别是花瓣长/宽、花萼长/宽,鸢尾花分三类:Setosa,Versicolor,Virginica
   
 
 
 
可以用如下示例代码保存数据集并显示最后5行

1 import pandas as pd
2 df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data‘, header=None)
3 df.tail()

 
通过对数据集中的鸢尾花四个特征值,对数据集分类,确定属于哪一类的鸢尾花,这里选取前100个数据分析,示例代码如下:

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 import pandas as pd
 4 
 5 df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data‘, header=None)
 6  7 
 8 # select setosa and versicolor
 9 y = df.iloc[0:100, 4].values
10 y = np.where(y == ‘Iris-setosa‘, -1, 1)
11 
12 # extract sepal length and petal length
13 X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values
14 
15 # plot data
16 plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1],
17             color=‘red‘, marker=‘o‘, label=‘setosa‘)
18 plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100, 1],
19             color=‘blue‘, marker=‘x‘, label=‘versicolor‘)
20 
21 plt.xlabel(‘sepal length [cm]‘)
22 plt.ylabel(‘petal length [cm]‘)
23 plt.legend(loc=‘upper left‘)
24 
25 plt.tight_layout()
26 
27 plt.show()

本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道!

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