文件名称：ML-hw1
文件大小：461KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-17 11:53:02
Python
ML家庭作业1感知器 系级：资工四姓名：方琬淳学号：406410039 译文 使用具有特定参数的m和b的线性方程式y = mx + b来生成30个2D数据样本。将右侧的15个数据样本标记为正，其余的15个数据样本标记为负。并且没有样本在线上。 用您自己的初始w实现Perceptron学习算法。 在问题1中，生成1000个正样本和1000个负样本。 执行说明 作业环境 作业系统：Windows 10 要求 python==3.6.5 numpy==1.14.3 matplotlib==2.2.2 执行方法 在作业资料夹中打开命令提示字元 输入以下指令即可执行python hw1.py 实验结果 画出线性方程y = mx + b（m = 1，b = 2），以及30个标记点（蓝色为正，红色为负） 自订初始w（[1,1]），实作PLA，并重复三次计算每次执行PLA的迭代次数和三次平均次数 第一次
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ML-hw1-main
----Readme.md(4KB)
----hw1.py(4KB)
----report.pdf(535KB)