機器學習基石 (Machine Learning Foundations) 作业1 Q15-17的C++实现
大家好,我是Mac Jiang。今天和大家分享Coursera-台湾大学-機器學習基石 (Machine Learning Foundations) -作业1的Q15-17题的C++实现。
这部分作业的任务主要是写一个PLA分类器,用于解决一个4维数据的分类问题。
我的代码或许能较好的运行PLA算法。但它不一定是最好最快的实现过程,假设各位博友有更好的思路。请留言联系,谢谢!希望我的博客能给您带来一些学习上的帮助!
其它解答请看汇总帖:http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129
PLA是一种十分简单。高速的分类算法,有速度快、实现简单的特点。特别适用于样本是线性可分的情况。对于线性可分的样本。PLA的实现过程为:
{
1.寻找w(t)的下一个错误分类点(x,y)(即sign(w(t)’*x)!=y);
2.纠正错误:w(t+1) = w(t) + y*x;
}until(每一个样本都无错)
1.第15题
(1)题意:从https://d396qusza40orc.cloudfront.net/ntumlone%2Fhw1%2Fhw1_15_train.dat 下为训练数据,他的x是4维的。并且这个数据集是线性可分的,编写PLA算法进行分类,问迭代多少次后算法结束?
(2)代码实现
#include<fstream>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
#define DEMENSION 5
double weight[DEMENSION];//权重值
int step = 0;//改动次数
int n = 0;//训练样本数
char *file = "training_data.txt";//读取文件名称
//存储训练样本,input为x,output为y
struct record{
double input[DEMENSION];
int output;
};
//把记录存在向量里而不是存在结构体数组内。这样能够依据实际一项项加入
vector<record> trainingSet;
//将数据读入训练样本向量中
void getData(ifstream &datafile)
{
while(!datafile.eof())
{
record curRecord;
curRecord.input[0] = 1;
int i;
for(i = 1; i < DEMENSION; i++){
datafile>>curRecord.input[i];
}
datafile>>curRecord.output;
trainingSet.push_back(curRecord);
}
datafile.close();
n = trainingSet.size();
}
//计算sign值
int sign(double x){
if(x <= 0)return -1;
else return 1;
}
//两向量相加(实际为数组相加),将结果保存在第一个数组内。用于计算w(i+1)=w(i)+y*x
void add(double *v1,double *v2,int demension){
int i;
for(i = 0;i < demension; i++)v1[i] += v2[i];
}
//计算两数值相乘值,用于推断w*x是否小于0。若小于0要运行修正算法
double multiply(double *v1,double *v2,int demension){
double temp = 0.0;
int i;
for(i = 0; i < demension; i++)temp += v1[i] * v2[i];
return temp;
}
//计算实数num与向量乘积放在result中,用于计算y*x
void multiply(double *result,double *v,int demension,int num){
int i;
for(i = 0; i < demension; i++)result[i] = num * v[i];
}
void PLA()
{
int correctNum = 0;//当前连续正确样本数,当等于n则表明轮完一圈。则表示所有正确。算法结束
int index = 0;//当前正在计算第几个样本
bool isFinished = 0;//算法是否所有完毕的表示,=1表示算法结束
while(!isFinished){
if(trainingSet[index].output == sign(multiply(weight,trainingSet[index].input,DEMENSION)))correctNum++;//当前样本无错,连续正确样本数+1
else{//出错,运行修正算法
double temp[DEMENSION];
multiply(temp,trainingSet[index].input,DEMENSION,trainingSet[index].output);//计算y*x
add(weight,temp,DEMENSION);//计算w(i+1)=w(i)+y*x
step++;//进行一次修正,修正次数+1
correctNum = 0;//因为出错了。连续正确样本数归0
cout<<"step"<<step<<":"<<endl<<"index="<<index<<" is wrong"<<endl;
}
if(index == n-1)index = 0;
else index++;
if(correctNum == n)isFinished = 1;
}
cout<<"total step:"<<step<<endl;
}
void main()
{
ifstream dataFile(file);
if(dataFile.is_open()){
getData(dataFile);
}
else{
cout<<"出错,文件打开失败!
"<<endl;
exit(1);
}
int i;
for(i = 0; i < DEMENSION; i++)weight[i] = 0.0;
PLA();
}
(3)实验结果:
45次
2.第16题
(1)题意:因为样本的排列顺序不同,终于完毕PLA分类的迭代次数也不同。这道题要求我们打乱训练样本的顺序,进行2000次PLA计算。得到平均迭代次数。
在C++中自带打乱顺序的算法:random_shuffle函数,在调用之前,须要#include
(2)实现:
#include<fstream>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define DEMENSION 5
double weight[DEMENSION];//权重值
int step = 0;//改动次数
int totalStep = 0;
int n = 0;//训练样本数
char *file = "training_data.txt";//读取文件名称
//存储训练样本,input为x,output为y
struct record{
double input[DEMENSION];
int output;
};
//把记录存在向量里而不是存在结构体数组内,这样能够依据实际一项项加入
vector<record> trainingSet;
//将数据读入训练样本向量中
void getData(ifstream &datafile)
{
while(!datafile.eof())
{
record curRecord;
curRecord.input[0] = 1;
int i;
for(i = 1; i < DEMENSION; i++){
datafile>>curRecord.input[i];
}
datafile>>curRecord.output;
trainingSet.push_back(curRecord);
}
datafile.close();
n = trainingSet.size();
}
//计算sign值
int sign(double x){
if(x <= 0)return -1;
else return 1;
}
//两向量相加(实际为数组相加),将结果保存在第一个数组内,用于计算w(i+1)=w(i)+y*x
void add(double *v1,double *v2,int demension){
int i;
for(i = 0;i < demension; i++)v1[i] += v2[i];
}
//计算两数值相乘值,用于推断w*x是否小于0。若小于0要运行修正算法
double multiply(double *v1,double *v2,int demension){
double temp = 0.0;
int i;
for(i = 0; i < demension; i++)temp += v1[i] * v2[i];
return temp;
}
//计算实数num与向量乘积放在result中,用于计算y*x
void multiply(double *result,double *v,int demension,double num){
int i;
for(i = 0; i < demension; i++)result[i] = num * v[i];
}
void PLA()
{
int correctNum = 0;//当前连续正确样本数,当等于n则表明轮完一圈。则表示所有正确。算法结束
int index = 0;//当前正在计算第几个样本
bool isFinished = 0;//算法是否所有完毕的表示,=1表示算法结束
while(!isFinished){
if(trainingSet[index].output == sign(multiply(weight,trainingSet[index].input,DEMENSION)))correctNum++;//当前样本无错,连续正确样本数+1
else{//出错,运行修正算法
double temp[DEMENSION];
multiply(temp,trainingSet[index].input,DEMENSION,trainingSet[index].output);//计算y*x
add(weight,temp,DEMENSION);//计算w(i+1)=w(i)+y*x
step++;//进行一次修正,修正次数+1
correctNum = 0;//因为出错了。连续正确样本数归0
//cout<<"step"<<step<<":"<<endl<<"index="<<index<<" is wrong"<<endl;
}
if(index == n-1)index = 0;
else index++;
if(correctNum == n)isFinished = 1;
}
}
void main()
{
ifstream dataFile(file);
if(dataFile.is_open()){
getData(dataFile);
}
else{
cout<<"出错。文件打开失败!"<<endl;
exit(1);
}
int i;
for(i = 0; i < 2000; i++)
{
random_shuffle(trainingSet.begin(), trainingSet.end());
int j;
for(j = 0; j < DEMENSION; j++)weight[j] = 0.0;
PLA();
totalStep += step;
cout<<"第"<<i<<"次迭代的step:"<<step<<endl;
step = 0;
}
cout<<"average step:"<<totalStep/2000<<endl;
}
(3)实验结果:
平均40次
3.第17题
这道题实现更加简单,仅仅要在num之前*0.5就能够了
void multiply(double *result,double *v,int demension,double num){
int i;
for(i = 0; i < demension; i++)result[i] = num * v[i];
}
大约为40次
from:http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/50979434
其它解答请看汇总帖:http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129
機器學習基石 (Machine Learning Foundations) 作业1 Q15-17的C++实现的更多相关文章
- 機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 课后习题链接汇总
大家好,我是Mac Jiang,非常高兴您能在百忙之中阅读我的博客!这个专题我主要讲的是Coursera-台湾大学-機器學習基石(Machine Learning Foundations)的课后习题解 ...
- 機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 课后习题解答
今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答.笔者在做这些题目时遇到非常多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林 ...
- 機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 Q13-20 MATLAB实现
大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四 Q13-20的MATLAB实现. 曾经的代码都 ...
- 機器學習基石 机器学习基石 (Machine Learining Foundations) 作业2 Q16-18 C++实现
大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业2 Q16-18的C++实现.尽管有非常多大神已经 ...
- 機器學習基石 机器学习基石(Machine Learning Foundations) 作业2 第10题 解答
由于前面分享的几篇博客已经把其他题的解决方法给出了链接,而这道题并没有,于是这里分享一下: 原题: 这题说白了就是求一个二维平面上的数据用决策树来分开,这就是说平面上的点只能画横竖两个线就要把所有的点 ...
- 機器學習基石 机器学习基石(Machine Learning Foundations) 作业1 习题解答 (续)
这里写的是 习题1 中的 18 , 19, 20 题的解答. Packet 方法,我这里是这样认为的,它所指的贪心算法是不管权重更新是否会对train data有改进都进行修正,因为这里面没有 ...
- 用例圖學習實例 / Learning Use Case Diagram by Examples
什麼是用例圖? 用例描述了一個演員和感興趣的系統之間的一系列交互,以達到某種特定目標,並由某種觸發事件引發.用例滿足需求或為演員解決問題.用例圖包含一組用例,可以通過從每個角色的不同角度講述系統將如何 ...
- 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008 ...
- 【机器学习Machine Learning】资料大全
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...
随机推荐
- 移动开发 meta元素
meta标签提供关于HTML文档的元数据.元数据不会显示在页面上,但是对于机器是可读的.它可用于浏览器(如何显示内容或重新加载页面),搜索引擎(关键词),或其他 web 服务. SEO优化: &l ...
- .md即markdown文件的基本常用编写语法
因为现在的前端基本上都用上了前端构建工具,那就难免要写一些readme等等的说明性文件,但是这样的文件一般都是.md的文件,编写的语法自然跟其他格式的文件有所区别,本文也是我学习写markdown文件 ...
- scala读取parquet文件
import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQL ...
- Breadth-first search 算法(Swift版)
在讲解Breadth-first search 算法之前,我们先简单介绍两种数据类型Graph和Queue. Graph 这就是一个图,它由两部分组成: 节点, 使用圆圈表示的部分 边, 使用线表示的 ...
- SSO单点登录一:cas单点登录防止登出退出后刷新后退ticket失效报500错,也有退出后直接重新登录报票根验证错误
问题1: 我登录了client2,又登录了client3,现在我把client2退出了,在client3里面我F5刷新了一下,结果页面报错: 未能够识别出目标 'ST-41-2VcnVMguCDWJX ...
- Mybatis框架的搭建和基本使用方法
1.1MyBatis的下载 最新yBatis可以在github官网上下载: https://github.com/mybatis/mybatis-3 1.2 Mybatis Jar包 1.3MyBat ...
- JDBC数据源 使用JNDI连接池实现数据库的连接
0.引言 许多Web应用程序需要通过JDBC驱动程序访问数据库,以支持该应用程序所需的功能.Java EE平台规范要求Java EE应用程序服务器为此目的提供一个DataSource实现(即,用于JD ...
- ASP.NET Core 认证与授权[7]:动态授权
ASP.NET Core 中基于策略的授权旨在分离授权与应用程序逻辑,它提供了灵活的策略定义模型,在一些权限固定的系统中,使用起来非常方便.但是,当要授权的资源无法预先确定,或需要将权限控制到每一个具 ...
- RocketMQ快速入门
前面几篇文章介绍了为什么选择RocketMQ,以及与kafka的一些对比: 阿里 RocketMQ 优势对比,方便大家对于RocketMQ有一个简单的整体了解,之后介绍了:MQ 应用场景,让我们知道M ...
- key-value存储数据库--Redis
1.简介 Redis是完全开源的ANSI C语言编写.遵守BSD协议,高性能的key-value数据库. 1.1特点 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载 ...