统计学习方法-感知机笔记

感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，属于判别模型，是支持向量机(SVM)的基础，两者都是属于监督学习的一种分类器，而后者在生物信息学处理分类问题中应用非常广泛（尤其是在生物标记物biomarker研究以及癌症预后等研究中）

感知机的学习策略是使基于误分类点到分离超平面的距离（损失函数）极小化，使用的是基于梯度下降法（ 理解梯度下降法 ）对损失函数的最优化算法（有些使用标准梯度下降来实现）；因为使用的是随机梯度下降法，所以极小化过程中随机选择一个误分类点使其梯度下降；当训练数据集是线性可分时，其学习算法是收敛的，但是由于迭代随机选取误分类点而导致存在无穷多个解

为了解决存在多解的情况，使得存在唯一解，需要对分离超平面增加约束条件，从而改进为支持向量机，后者不是使用梯度下降法，而是由约束条件构造的拉格朗日函数，求偏导为0求极值点

但感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，但容易造成过拟合，分为原始形式和对偶形式两种，两者都能求解出相同的结果

感知机的损失函数中点到超平面的距离公式的推导（自己高数忘光了，推导不出，只好看别人的了~）可看 点到超平面距离公式 推导

原始形式算法步骤：

* 用0（或者一个较小的输）来初始化权值w ₀ 和偏置b ₀

* 从训练集中选取数据(x _i , y _i )，计算其公式判断每个点是否被正确分类

* 通过感知器学习规则来更新权值w和偏置b，迭代至所有点都被正确分类，最终获得更新的权重w和偏置b

以<统计学习方法>例2.1数据为例，代码实现如下：

import numpy as np

X = np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])
y = np.array([[1],[1],[-1]])

class Perceptron():
    def __init__(self):
        self.weight = np.zeros((2,1))
        self.bias = 0
        self.learning_rate = 1

    def fit(self, X, y):
        a = np.dot(X, self.weight) + self.bias
        p = np.where(a <= 0)[0]

        while len(p) > 0:
            # 随机取误分类点
            # index = np.random.choice(p) 
            # 取第一个误分类点（按照书中例子）
            index = p[0]
            print(index + 1)
            self.weight += y[index] * X[index].reshape(2,1)
            self.bias += y[index]
            a = y * (np.dot(X, self.weight) + self.bias)
            p = np.where(a <= 0)[0]

        return self.weight, self.bias

p = Perceptron()
trained_w, trained_b = p.fit(X=X, y=y)

如果除了训练集外还有测试集，那么可以根据训练集获得的w和b来预测测试集从而进行分类

另外在查找R中感知机的函数时，见识到了一种搜索R函数的方法:

library(sos)
findFn("perceptron")

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