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Python
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Python
#coding=utf-8
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#Author:Dodo
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#Date:2018-11-15
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#Email:lvtengchao@pku.edu.cn
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数据集：Mnist
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训练集数量：60000
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测试集数量：10000
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------------------------------
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运行结果：
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正确率：81.72%（二分类）
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运行时长：78.6s
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import numpy as np
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import time
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def loadData(fileName):
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加载Mnist数据集
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:param fileName:要加载的数据集路径
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:return: list形式的数据集及标记
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print('start to read data')
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# 存放数据及标记的list
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dataArr = []; labelArr = []
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# 打开文件
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fr = open(fileName, 'r')
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# 将文件按行读取
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for line in fr.readlines():
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# 对每一行数据按切割福','进行切割，返回字段列表
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curLine = line.strip().split(',')
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# Mnsit有0-9是个标记，由于是二分类任务，所以将>=5的作为1，<5为-1
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if int(curLine[0]) >= 5:
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labelArr.append(1)
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else:
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labelArr.append(-1)
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#存放标记
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#[int(num) for num in curLine[1:]] -> 遍历每一行中除了以第一哥元素（标记）外将所有元素转换成int类型
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#[int(num)/255 for num in curLine[1:]] -> 将所有数据除255归一化(非必须步骤，可以不归一化)
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dataArr.append([int(num)/255 for num in curLine[1:]])
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#返回data和label
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return dataArr, labelArr
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def perceptron(dataArr, labelArr, iter=50):
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感知器训练过程
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:param dataArr:训练集的数据 (list)
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:param labelArr: 训练集的标签(list)
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:param iter: 迭代次数，默认50
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:return: 训练好的w和b
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print('start to trans')
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#将数据转换成矩阵形式（在机器学习中因为通常都是向量的运算，转换称矩阵形式方便运算）
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#转换后的数据中每一个样本的向量都是横向的
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dataMat = np.mat(dataArr)
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#将标签转换成矩阵，之后转置(.T为转置)。
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#转置是因为在运算中需要单独取label中的某一个元素，如果是1xN的矩阵的话，无法用label[i]的方式读取
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#对于只有1xN的label可以不转换成矩阵，直接label[i]即可，这里转换是为了格式上的统一
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labelMat = np.mat(labelArr).T
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#获取数据矩阵的大小，为m*n
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m, n = np.shape(dataMat)
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#创建初始权重w，初始值全为0。
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#np.shape(dataMat)的返回值为m，n -> np.shape(dataMat)[1])的值即为n，与
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#样本长度保持一致
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w = np.zeros((1, np.shape(dataMat)[1]))
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#初始化偏置b为0
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b = 0
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#初始化步长，也就是梯度下降过程中的n，控制梯度下降速率
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h = 0.0001
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#进行iter次迭代计算
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for k in range(iter):
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#对于每一个样本进行梯度下降
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#李航书中在2.3.1开头部分使用的梯度下降，是全部样本都算一遍以后，统一
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#进行一次梯度下降
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#在2.3.1的后半部分可以看到（例如公式2.6 2.7），求和符号没有了，此时用
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#的是随机梯度下降，即计算一个样本就针对该样本进行一次梯度下降。
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#两者的差异各有千秋，但较为常用的是随机梯度下降。
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for i in range(m):
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#获取当前样本的向量
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xi = dataMat[i]
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#获取当前样本所对应的标签
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yi = labelMat[i]
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#判断是否是误分类样本
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#误分类样本特诊为： -yi(w*xi+b)>=0，详细可参考书中2.2.2小节
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#在书的公式中写的是>0，实际上如果=0，说明改点在超平面上，也是不正确的
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if -1 * yi * (w * xi.T + b) >= 0:
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#对于误分类样本，进行梯度下降，更新w和b
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w = w + h * yi * xi
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b = b + h * yi
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#打印训练进度
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print('Round %d:%d training' % (k, iter))
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#返回训练完的w、b
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return w, b
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def test(dataArr, labelArr, w, b):
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测试准确率
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:param dataArr:测试集
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:param labelArr: 测试集标签
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:param w: 训练获得的权重w
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:param b: 训练获得的偏置b
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:return: 正确率
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'''
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print('start to test')
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#将数据集转换为矩阵形式方便运算
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dataMat = np.mat(dataArr)
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#将label转换为矩阵并转置，详细信息参考上文perceptron中
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#对于这部分的解说
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labelMat = np.mat(labelArr).T
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#获取测试数据集矩阵的大小
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m, n = np.shape(dataMat)
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#错误样本数计数
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errorCnt = 0
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#遍历所有测试样本
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for i in range(m):
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#获得单个样本向量
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xi = dataMat[i]
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#获得该样本标记
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yi = labelMat[i]
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#获得运算结果
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result = -1 * yi * (w * xi.T + b)
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#如果-yi(w*xi+b)>=0，说明该样本被误分类，错误样本数加一
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if result >= 0: errorCnt += 1
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#正确率 = 1 - （样本分类错误数 / 样本总数）
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accruRate = 1 - (errorCnt / m)
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#返回正确率
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return accruRate
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if __name__ == '__main__':
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#获取当前时间
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#在文末同样获取当前时间，两时间差即为程序运行时间
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start = time.time()
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#获取训练集及标签
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trainData, trainLabel = loadData('../Mnist/mnist_train.csv')
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#获取测试集及标签
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testData, testLabel = loadData('../Mnist/mnist_test.csv')
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#训练获得权重
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w, b = perceptron(trainData, trainLabel, iter = 30)
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#进行测试，获得正确率
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accruRate = test(testData, testLabel, w, b)
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#获取当前时间，作为结束时间
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end = time.time()
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#显示正确率
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print('accuracy rate is:', accruRate)
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#显示用时时长
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print('time span:', end - start)
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