“我自3月份起开始涉足期货交易。在这之前，期货交易或者任何衍生品交易对我来说都是全新的领域，我仅专注于模因交易。”
以下是使用Python编写的一个简单感知机模型的代码。此模型适用于二进制分类任务。
import numpy as np <p>class Perceptron:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">""" 一个简单的二进制分类模型。 """ def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iter=100): """ 初始化感知器模型。 参数： learning_rate (float)：更新权重时采用的学习率。 n_iter (int)：训练数据的最大迭代次数。 """ self.learning_rate = learning_rate self.n_iter = n_iter self.weights = None self.bias = None def fit(self, x, y): """ 在指定的数据集上训练感知器模型。 参数： x (array-like)：训练样本。 y (array-like)：二元类别标签。 """ n_samples, n_features = x.shape self.weights = np.zeros(n_features) self.bias = 0 for _ in range(self.n_iter): for i in range(n_samples): x_i = x[i] y_i = y[i] prediction = self.net_input(x_i) if y_i * prediction <= 0: self.weights += self.learning_rate * y_i * x_i self.bias += self.learning_rate * y_i def net_input(self, x): """ 计算给定样本的净输入（即决策函数）。 返回值： np.dot(x, self.weights) + self.bias """ return np.dot(x, self.weights) + self.bias def predict(self, x): """ 预测给定样本的类别标签。 """ return np.where(self.net_input(x) >= 0, 1, -1) # 示例用法： if __name__ == "__main__": x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [8, 9, 1], [9, 1, 2]]) y = np.array([1, 1, -1, -1, -1]) model = Perceptron(learning_rate=0.01, n_iter=10) model.fit(x, y) print(model.predict(x)) # 输出: [1 1 -1 -1 -1 -1]</code>登录后复制
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