感知机线性可分下的实战代码，内含有丰富的注释以供学习。

是神经网络的简化版感知机。是自己用python代码编写的程序，方便大家下载学习。

mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

李航老师的《统计学习方法》书里第二章感知机学习算法的原始形式的matlab程序

使用感知机对iris数据集中的前两维特征构成的数据点分类 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['label'] = iris.target df.columns = [ 'sepal length', 'sepal width', 'petal le

对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。（注意讨论算法中参数设置的影响。）

文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3.生成数据集的特征矩阵4.使用朴素贝叶斯模型进行处理5.使用SVM模型进行处理 本次实验使用到的数据集为实验预先提供的新闻训练集，新闻测试集，以及替换词。训练集和测试集中包括共10个种类的新闻，但所有的新闻都在一个文档里，也查看训练集和数据集内容，发现共有十个新闻分类，分别是“财经”，“资产”， “

主要为大家详细介绍了python感知机实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

利用PyTorch实现多层感知机，详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121189369

多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图最简单的MLP： 上图模型pyTorch代码： import torch from torch.nn import functional as F x = torch.randn(1, 10) # 输入x的特征有10个 w = torch.randn(3, 10, requires_grad=True) # 一个隐藏层，节点个数为3 b = torch.rand