参考文章：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855，
reduce:https://www.cnblogs.com/XXCXY/p/5180245.html，
lambda:https://www.cnblogs.com/caizhao/p/7905094.html，
zip:https://blog.csdn.net/shijichao2/article/details/51295676
几个函数介绍
[0.0 for _ in range(input_num)] 创建一个共有input_num个元素且每个元素都是0.0的列表
lambda表达式
g = lambda x:x+1
定义了一个匿名函数，等同于
def g(x):
return x+1
reduce函数
def f(x, y):
return x + y
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])
reduce函数将做如下计算：
1.先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
2.再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
3.再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
4.再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
5.由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。最终结果将变为125。
zip函数
a, b = [0, 1], [2, 3]
ab = zip(a, b)
print(list(ab))
# [(0, 2), (1, 3)]
将两个列表压缩成组成元组的列表
map函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
#[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
实例
class Perceptron(object):
def __init__(self, input_num, activator):
'''
初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数。
激活函数的类型为double -> double
'''
self.activator = activator
# 权重向量初始化为0
self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
# 偏置项初始化为0
self.bias = 0.0
def __str__(self):
'''
打印学习到的权重、偏置项
'''
return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)
def predict(self, input_vec):
'''
输入向量，输出感知器的计算结果
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
# 最后利用reduce求和
return self.activator(
reduce(lambda a, b: a + b,
map(lambda (x, w): x * w,
zip(input_vec, self.weights))
, 0.0) + self.bias)
def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
'''
输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习率
'''
for i in range(iteration):
self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)
def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
'''
一次迭代，把所有的训练数据过一遍
'''
# 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
# 而每个训练样本是(input_vec, label)
samples = zip(input_vecs, labels)
# 对每个样本，按照感知器规则更新权重
for (input_vec, label) in samples:
# 计算感知器在当前权重下的输出
output = self.predict(input_vec)
# 更新权重
self._update_weights(input_vec, output, label, rate)
def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
'''
按照感知器规则更新权重
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用感知器规则更新权重
delta = label - output
self.weights = map(
lambda (x, w): w + rate * delta * x,
zip(input_vec, self.weights))
# 更新bias
self.bias += rate * delta
接下来，我们利用这个感知器类去实现and函数。
def f(x):
'''
定义激活函数f
'''
return 1 if x > 0 else 0
def get_training_dataset():
'''
基于and真值表构建训练数据
'''
# 构建训练数据
# 输入向量列表
input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
# 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
labels = [1, 0, 0, 0]
return input_vecs, labels
def train_and_perceptron():
'''
使用and真值表训练感知器
'''
# 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
p = Perceptron(2, f)
# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
input_vecs, labels = get_training_dataset()
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
#返回训练好的感知器
return p
if __name__ == '__main__':
# 训练and感知器
and_perception = train_and_perceptron()
# 打印训练获得的权重
print and_perception
# 测试
print '1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1])
print '0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0])
print '1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0])
print '0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1])
python3的可执行代码，注意和python2的区别：
from _functools import reduce
class Perceptron(object):
def __init__(self, input_num, activator):
'''
初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数。
激活函数的类型为double -> double
'''
self.activator = activator
# 权重向量初始化为0
self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
# 偏置项初始化为0
self.bias = 0.0
def __str__(self):
'''
打印学习到的权重、偏置项
'''
return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)
def predict(self, input_vec):
'''
输入向量，输出感知器的计算结果
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
# 最后利用reduce求和
return self.activator(
reduce(lambda a, b: a + b,
map(lambda x, w: x * w
, input_vec, self.weights)
, 0.0) + self.bias)
def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
'''
输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label；以及训练轮数、学习率
'''
for i in range(iteration):
self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)
def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
'''
一次迭代，把所有的训练数据过一遍
'''
# 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
# 而每个训练样本是(input_vec, label)
samples = zip(input_vecs, labels)
# 对每个样本，按照感知器规则更新权重
for (input_vec, label) in samples:
# 计算感知器在当前权重下的输出
output = self.predict(input_vec)
# 更新权重
self._update_weights(input_vec, output, label, rate)
def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
'''
按照感知器规则更新权重
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用感知器规则更新权重
delta = label - output
self.weights = list(map(
lambda x, w: w + rate * delta * x,
input_vec, self.weights))
# 更新bias
self.bias += rate * delta
#print('weights\t:%s\nbias\t:%f\n'%(self.weights, self.bias))
def f(x):
'''
定义激活函数f
'''
return 1 if x > 0 else 0
def get_training_dataset():
'''
基于and真值表构建训练数据
'''
# 构建训练数据
# 输入向量列表
input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
# 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
labels = [1, 0, 0, 0]
return input_vecs, labels
def train_and_perceptron():
'''
使用and真值表训练感知器
'''
# 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
p = Perceptron(2, f)
# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
input_vecs, labels = get_training_dataset()
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
#返回训练好的感知器
return p
if __name__ == '__main__':
# 训练and感知器
and_perception = train_and_perceptron()
# 打印训练获得的权重
print(and_perception)
# 测试
print('1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1]))
print('0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0]))
print('1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0]))
print('0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1]))
