关于第二章感知机的代码

[zhaoxinjie]

相关章节

CH02

相关主题

            yy_ = 2 * y[index] - 1
            wx = np.dot(self.w, xx_)

            if wx * yy_ > 0:
                correct_count += 1
                if correct_count > self.max_iter_:
                    break
                continue

想知道 1.yy_ 为什么不是直接取的类别的值，而是乘以2-1，2.按照算法2.1理解，终止条件应该是没有误分类点或者迭代到最大次数，这里用准确次数大于迭代次数合适吗

[SmirkCao]

@zhaoxinjie
先回答第一个问题
感知机是二分类，常用的是$y\in \Y ={-1,+1}$，这种情况直接用y就OK
但是还有一种二分类标签用$y\in \Y ={0,1}$，为了兼容用这种标签的数据形式，做了这个操作实现标签从${0,1}$到${-1,+1}的映射。
这样会把$\Y={+1,-1}$映射到$\Y={+1,-3}$，符号没有变化。

[zhaoxinjie]

哇，原来如此，百思不得其解，被你一语道破，太谢谢了！

[SmirkCao]

@zhaoxinjie
回答第二个问题
这部分代码写的不好

if wx * yy_ > 0:
    correct_count += 1
    if correct_count > self.max_iter_:
        logger.info(correct_count)
        break
    continue
self.w += self.eta_ * yy_ * xx_
n_iter_ += 1

这里面用了continue会跳过后面的n_iter_累加，所以又加了correct_count来判
我在review03的branch里面push了个新的更新

if wx * yy_ <= 0:
    self.w += self.eta_ * yy_ * xx_
n_iter_ += 1

不知道这样是不是可接受。

大多数算法都用到wx+b，刷参数，无论刷出来是否高效，最后可能都能用。这个就是算法有意思的地方吧。

[SmirkCao]

哇，原来如此，百思不得其解，被你一语道破，太谢谢了！

其实这个也有点问题，是不是? 相当于有一个方向调整的学习率要大一些。
反正，能用再说，具体问题具体看吧。算法不能离开数据集，和数据在一起才是完整的算法。