线性单元.py

#coding=utf-8
#线性单元，只是把感知器的激活函数换了
from perceptron import Perceptron

#定义激活函数f
f=lambda x:x

class LinearUnit(Perceptron):
    def __init__(self,input_num):
        Perceptron.__init__(self,input_num,f)

def get_training_dataset():
    # 构建训练数据,输入向量列表，每一项是工作年限
    input_vecs = [[5], [3], [8], [1.4], [10.1]]
    # 期望的输出列表，月薪，注意要与输入一一对应
    labels = [5500, 2300, 7600, 1800, 11400]
    return input_vecs, labels

def train_linear_unit():
    '''
    使用数据训练线性单元
    '''
    # 创建感知器，输入参数的特征数为1（工作年限）
    lu = LinearUnit(1)
    # 训练，迭代10轮, 学习速率为0.01
    input_vecs, labels = get_training_dataset()
    lu.train(input_vecs, labels, 10, 0.01)
    #返回训练好的线性单元
    return lu
if __name__ == '__main__':
    '''训练线性单元'''
    linear_unit = train_linear_unit()
    # 打印训练获得的权重
    print linear_unit
    # 测试
    print 'Work 3.4 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([3.4])
    print 'Work 15 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([15])
    print 'Work 1.5 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([1.5])
    print 'Work 6.3 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([6.3])