“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;"><code>"""
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> 
