ML hw1 源码

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