0基础2（在1基础之上）
from perceptron import Perceptron#定义激活函数f
f = lambda x: xclass LinearUnit(Perceptron):def __init__(self, input_num):'''初始化线性单元，设置输入参数的个数'''Perceptron.__init__(self, input_num, f)def get_training_dataset():'''捏造5个人的收入数据'''# 构建训练数据# 输入向量列表，每一项是工作年限input_vecs = [[5], [3], [8], [1.4], [10.1]]# 期望的输出列表，月薪，注意要与输入一一对应labels = [5500, 2300, 7600, 1800, 11400]return input_vecs, labelsdef train_linear_unit():'''使用数据训练线性单元'''# 创建感知器，输入参数的特征数为1（工作年限）lu = LinearUnit(1)# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.01input_vecs, labels = get_training_dataset()lu.train(input_vecs, labels, 10, 0.01)#返回训练好的线性单元return ludef plot(linear_unit):import matplotlib.pyplot as pltinput_vecs, labels = get_training_dataset()fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.scatter(map(lambda x: x[0], input_vecs), labels)weights = linear_unit.weightsbias = linear_unit.biasx = range(0,12,1)y = map(lambda x:weights[0] * x + bias, x)ax.plot(x, y)plt.show()if __name__ == '__main__':'''训练线性单元'''linear_unit = train_linear_unit()# 打印训练获得的权重print (linear_unit)# 测试print ('Work 3.4 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([3.4]))print ('Work 15 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([15]))print ('Work 1.5 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([1.5]))print ('Work 6.3 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([6.3]))plot(linear_unit)
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