HanLP — 感知机(Perceptron)
感知机
感知机是根据输入实例的特征向量 x 对其进行二类分类的线性模型：
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感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面 $ wcdot x+b=0 $.其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。
可见感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。
感知机学习服务器托管网的假设
感知机学习的重要前提假设是训练数据集是线性可分的。
感知机学习策略
感知机学的策略是极小化损失函数。
损失函数的一个自然选择是误分类点的总数。但是，这样的损失函数不是参数 w, b的连续可导的函数，不易于优化。所以通常是选择误分类点到超平面 S 的总距离：
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学习的策略就是求得使 L(w,b) 为最小值的 w 和 b。其中 M 是误分类点的集合。
感知机学习的算法
感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式，算法简单易于实现。
原始形式
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首先，任意选取一个超平面$ w_0, b_0 $,然后用梯度下降法不断地极小化目标函数。极小化的过程中不是一次使 M 中所有误分类点得梯度下降，而是一次随机选取一个误分类点，使其梯度下降。
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随机选取一个误分类点$ (x_i,y_i) $，对 w,b 进行更新：
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其中$ eta(0
对偶形式
对偶形式的基本想法是，将 w 和 b 表示为是咧 $ x_i $ 和标记 $ y_i $的线性组合的形式，通过求解其系数而得到 w 和 b。
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逐步修改 w,b，设修改 n 次，则 w,b 关于$ (x_i,y_i) $ 的增量分别是 $ alpha_iy_ix_i $ 和 $ alpha_iy_i $, 这里 $ alpha_i=n_ieta $。最后学习到的 w,b 可以分别表示为：
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这里， $ alpha_igeq0, i=1,2,…,N $,当 $ eta=1 $时，表示第i个是实例点由于误分类而进行更新的次数，实例点更新次数越多，说明它距离分离超平面越近，也就越难区分，该点对学习结果的影响最大。
感知机模型对偶形式： $$f(x)=sign(sum_{j=1}^{N}alpha_jy_jx_jcdot x+b) $$ 其中$$alpha=(alpha_1,alpha_2,…,alpha_N)^T$$
学习时初始化 $ alpha leftarrow 0, b leftarrow 0 $, 在训练集中找分类错误的点，即：
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然后更新：
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知道训练集中所有点正确分类
对偶形式中训练实例仅以内积的形式出现，为了方便，可以预先将训练集中实例间的内积计算出来以矩阵的形式存储，即 Gram 矩阵。
总结
- 当训练数据集线性可分的时候，感知机学习算法是收敛的，感知机算法在训练数据集上的误分类次数 k 满足不等式:
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具体证明可见 李航《统计学习方法》或 林轩田《机器学习基石》。
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当训练当训练数据集线性可分的时候，感知机学习算法存在无穷多个解，其解由于不同的初值或不同的迭代顺序而可能不同，即存在多个分离超平面能把数据集分开。
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感知机学习算法简单易求解，但一般的感知机算法不能解决异或等线性不可分的问题。
导入相关包并创建数据集
为了快速方便的创建数据集，此处采用 scikit-learn 里的 make_blobs
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据集，X有两个特征，y={-1，1}
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=6)
y[y==0] = -1
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel("feature_1")
plt.ylabel("feature_2")
plt.show()
感知机（采用原始形式）
创建感知机模型的原始形式的类，并在训练集上训练，测试集上简单测试。
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs # 为了快速方便的创建数据集，此处采用 scikit-learn 里的 make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据集，X有两个特征，y={-1，1}
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=6)
y[y == 0] = -1
# plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap=plt.cm.Paired)
# plt.xlabel("feature_1")
# plt.ylabel("feature_2")
# plt.show()
class PerceptronRaw():
def __init__(self):
self.W = None;
self.bias = None;
def fit(self, x_train, y_train, learning_rate=0.05, n_iters=100, plot_train=True):
print("开始训练...")
num_samples, num_features = x_train.shape
self.W = np.random.randn(num_features)
self.bias = 0
while True:
erros_examples = []
erros_examples_y = []
# 查找错误分类的样本点
for idx in range(num_samples):
example = x_train[idx]
y_idx = y_train[idx]
# 计算距离
distance = y_idx * (np.dot(example, self.W) + self.bias)
if distance %s b => %s" % (self.W, self.bias))
# 随机选择一个错误分类点，修正参数
random_idx = np.random.randint(0, len(erros_examples))
choosed_example = erros_examples[random_idx]
choosed_example_y = erros_examples_y[random_idx]
self.W = self.W + learning_rate * choosed_example_y * choosed_example
self.bias = self.bias + learning_rate * choosed_example_y
print("训练结束")
# 绘制训练结果部分
if plot_train is True:
服务器托管网 x_hyperplane = np.linspace(2, 10, 8)
slope = -self.W[0] / self.W[1]
intercept = -self.bias / self.W[1]
y_hpyerplane = slope * x_hyperplane + intercept
plt.xlabel("feature_1")
plt.ylabel("feature_2")
plt.xlim((2, 10))
plt.ylim((-12, 0))
plt.title("Dataset and Decision in Training(Raw)")
plt.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], c=y_train, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
plt.plot(x_hyperplane, y_hpyerplane, color='g', label='Decision_Raw')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
def predict(self, x):
if self.W is None or self.bias is None:
raise NameError("模型未训练")
y_predict = np.sign(np.dot(x, self.W) + self.bias)
return y_predict
X_train = X[0:450]
y_train = y[0:450]
X_test = X[450:500]
y_test = y[450:500]
# 实例化模型，并训练
model_raw = PerceptronRaw()
model_raw.fit(X_train, y_train)
# 测试，因为测试集和训练集来自同一分布的线性可分数据集，所以这里测试准确率达到了 1.0
y_predict = model_raw.predict(X_test)
accuracy = np.sum(y_predict == y_test) / y_predict.shape[0]
print("原始形式模型在测试集上的准确率: {0}".format(accuracy))
# 原始形式模型在测试集上的准确率: 1.0
感知机（采用对偶形式）
创建感知机模型的对偶形式的类，并在训练集上训练，测试集上简单测试。
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs # 为了快速方便的创建数据集，此处采用 scikit-learn 里的 make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据集，X有两个特征，y={-1，1}
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=6)
y[y == 0] = -1
# plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap=plt.cm.Paired)
# plt.xlabel("feature_1")
# plt.ylabel("feature_2")
# plt.show()
class PerceptronDuality():
def __init__(self):
self.alpha = None
self.bias = None
self.W = None
def fit(self, x_train, y_train, learning_rate=1, n_iters=100, plot_train=True):
print("开始训练...")
num_samples, num_features = x_train.shape
self.alpha = np.zeros((num_samples,))
self.bias = 0
# 计算 Gram 矩阵
gram = np.dot(x_train, x_train.T)
while True:
error_count = 0
for idx in range(num_samples):
inner_product = gram[idx]
y_idx = y_train[idx]
distance = y_idx * (np.sum(self.alpha * y_train * inner_product) + self.bias)
# 如果有分类错误点，修正 alpha 和 bias，跳出本层循环，重新遍历数据计算，开始新的循环
if distance 
比较两个模型
分别从原始模型和对偶模型中获取参数，可以看出，这两个模型的分离超平面都不同，但是都能正确进行分类，这验证了总结中的结论。
当训练当训练数据集线性可分的时候，感知机学习算法存在无穷多个解，其解由于不同的初值或不同的迭代顺序而可能不同，即存在多个分离超平面能把数据集分开。
print("原始形式模型参数:")
print("W: {0}, bias: {1}".format(model_raw.W, model_raw.bias))
print()
print("对偶形式模型参数:")
print("W: {0}, bias: {1}".format(model_duality.W, model_duality.bias))
原始形式模型参数:
W: [-1.07796999 -3.05384787], bias: -11.700000000000031
对偶形式模型参数:
W: [-25.35285228 -70.71533848], bias: -268
源码： https://gitee.com/VipSoft/VipPython/tree/master/perceptron
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