文件名称：perceptron-data-mining:神经网络感知器算法判断评论情绪的Python实现
文件大小：646KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-07 17:42:26
Python
数据挖掘感知器算法 该程序实现了一个二元感知器分类器，用于测量测试实例的分类精度。 训练和测试实例是正面/负面评论的集合。 该程序旨在与以下 4 个文件一起运行： train.positive（正训练实例） train.negative（负训练实例） test.positive（阳性测试实例） test.negative（否定测试实例） 这些都应该在“./data”目录中。 如果要使用不同的文件名，则需要相应地更新代码。 构建和执行指令 从命令行构建和执行运行命令python perceptron.py 。 您将看到 2 个选项： 重复训练所需迭代次数的数据，然后运行单个测试迭代。 在每次训练迭代后测试数据以获得所需的迭代次数，然后绘制错误率与迭代次数的关系图。 注意：选项 2 需要包“matplotlib”才能绘制图形。 这通常是预先打包在 python 中的，但如
【文件预览】：
perceptron-data-mining-master
----data()
--------test.negative(189KB)
--------train.negative(739KB)
--------train.positive(690KB)
--------test.positive(171KB)
----perceptron.py(6KB)
----README.md(1KB)