《统计学习方法》读书笔记（1）——感知机学习算法的简单Python实现

第二章感知机的内容，学过考研数学三门课的基本可以看懂，看到算法部分觉得实现并不难，构思了一会儿决定代码实现验证一下，然而过程中把参数$w$w当作了数学中的变量而卡了好一会儿，现学了下numpy发现还是可以写出来的。
$P_{30}$P30​的伪代码实现：

import numpy as np

n = 3
w = np.array([0, 0])
x = np.array([(3, 3), (4, 3), (1, 1)])
y = np.array([1, 1, -1])
b = 0
yita = 1

while True:
    ercnt = 0
    for i in range(n):
        if y[i] * (np.inner(w, x[i]) + b) <= 0:
            w = w + yita * y[i] * x[i]
            b = b + y[i]
            print("出现误分类点 index:%d， 更新w和b" % (i))
            print("w=" + str(w))
            print("b=" + str(b))
            ercnt = 1

            break
    if ercnt == 0:
        break
print("\n学习结果为:")
print("w=" + str(w))
print("b=" + str(b))

函数名	功能
dot	矩阵乘积
inner	内积
outer	外积
tensordot	张量乘积