通过增量更新策略改进毛虫和瓢虫分类器

2023-10-09 09:22:14

进化毛虫和瓢虫分类器：探索更聪明的更新策略

在机器学习的迷人世界中，我们一直在追求更有效、更鲁棒的算法。在之前探讨了毛虫和瓢虫分类器之后，我们发现基本的感知机更新规则有时会限制分类器的潜力。因此，我们将踏上一个探索之旅，深入了解更聪明的更新策略，让我们的分类器如蝴蝶般翩翩起舞，同时保持适应性和智慧。

增量更新：平稳过渡

想象一下一只爬行的毛虫，它随着时间的推移不断学习环境。增量更新策略就像毛虫的步履，每次收到新样本时只进行微小的调整。这种平稳的过渡确保了分类器不会突然改变航向，同时又能够适应新的信息。

在线序列最小化（OSM）算法

OSM 算法是增量更新策略的明星，它像一位经验丰富的登山者一样，沿着一條梯度下降的小径不断优化权重。每一次新样本的到来都如同一个新的坡度，OSM 算法根据坡度大小调整权重，朝着分类误差最小化的方向前进。

代码示例：

import numpy as np

class OSM:
    def __init__(self, learning_rate=0.1):
        self.weights = np.zeros(shape=(1, 2))
        self.learning_rate = learning_rate

    def train(self, X, y):
        for x, y_true in zip(X, y):
            y_pred = np.dot(self.weights, x)
            error = y_true - y_pred
            self.weights += self.learning_rate * error * x

部分感知机算法

部分感知机算法是一个谨慎的学习者，它只在错误足够大时才调整权重。就像一个自信的瓢虫，它认为只有在明显错误时才需要重新评估。这种策略有助于减少对噪声或异常值的敏感性。

代码示例：

import numpy as np

class PartialPerceptron:
    def __init__(self, threshold=0.5):
        self.weights = np.zeros(shape=(1, 2))
        self.threshold = threshold

    def train(self, X, y):
        for x, y_true in zip(X, y):
            y_pred = np.dot(self.weights, x)
            if abs(y_true - y_pred) > self.threshold:
                self.weights += y_true * x