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
- HTML学习笔记 基础表格案例 第二节 (原创) 参考使用表
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- J1001.Java原生桌面及Web开发浅谈
自从Java问世以来,在服务端开发方面取得了巨大的发展.但是在桌面/Web开发方面,一直没有得到大的发展.从最初的AWT,到Swing,再到JavaFX,Java从来没有在桌面/Web解决方案中取得重 ...
- MongoDB入门系列(一):基础概念和安装
概述 MongoDB是目前非常流行的一种非关系型数据库,作为入门系列的第一篇本篇文章主要介绍Mongdb的基础概念知识包括命名规则.数据类型.功能以及安装等. 环境: OS:Windows Versi ...
- Scrum Meeting Alpha - 4
Scrum Meeting - NewTeam // 地点:新主楼F座二楼 任务反馈 团队成员 完成任务 计划任务 安万贺 确定了API部分的目录结构及包装方式,完成了部分API的包装https:// ...
- middlewares in GCC
Our GCC is a project developed by React that makes it painless to create interactive UIs. Design sim ...
- android wear开发之:建立可穿戴设备的应用 - Building Apps for Wearables
注:本文内容来自:https://developer.android.com/training/building-wearables.html 翻译水平有限,如有疏漏,欢迎批评指教. 译:山人 建立可 ...
- .NET读取Excel文件的三种方法的区别
ASP.NET读取Excel文件方法一:采用OleDB读取Excel文件: 把Excel文件当做一个数据源来进行数据的读取操作,实例如下: public DataSet ExcelToDS(strin ...
- C#值参数和引用参数
一.值参数 未用ref或out修饰符声明的参数为值参数. 使用值参数,通过将实参的值复制到形参的方式,把数据传递到方法.方法被调用时,系统做如下操作. 在栈中为形参分配空间. 复制实参到形参. 值参数 ...
- 使用Jedis操作redis 缓存
案例:http://blog.csdn.net/linlzk/article/details/41801391 Redis是一个开源的Key-Value数据缓存,和Memcached类似. Redis ...
- angular 使用概术
框架技术细节说明 must 该文档详细说明了基于Angular的机制及关键技术. 目录: - 路由机制 - 通过路由来切分页面模块 - Lazyload机制 - 指令 - 程序bootstrap - ...