一、实验名称
感知学习算法（Perception Learning Algorithm，PLA）
二、实验目的及任务要求
在本地python环境或aistudio私有云环境中，熟悉感知学习算法（Perception Learning Algorithm，PLA），体会理论转为实践操作。
三、实验环境
Aistudio或者本地python学习环境
六、实验小结
请写一段关于感知学习算法（Perception Learning Algorithm，PLA）编程实践的收获（可从总体内容总结、遇到错误情况及解决方案展开）。
答：
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2.
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感知学习算法（Perception Learning Algorithm，PLA）编程实践的收获:
当我第一次接触到感知学习算法（PLA）时，我对这种通过迭代调整权重来使分类器错误率最小的算法产生了浓厚的兴趣。为了更深入地理解这一算法，我决定通过编程实践来加深对其的理解。
在实践过程中，我首先按照PLA的基本原理，使用Python语言编写了一个简单的PLA实现。我设定了一个二维的数据集，并初始化了权重向量。然后，我通过不断地迭代更新权重，直到分类器对所有样本都能正确分类为止。
在编程过程中，我遇到了一个常见的错误：权重更新时的符号问题。由于PLA的权重更新规则涉及到样本标签和分类结果的乘积，如果处理不当，很容易导致权重更新方向错误。经过多次调试，我意识到这个问题的根源在于对标签和分类结果的处理上。我重新检查了数据集的标签，并调整了权重更新的逻辑，确保当分类错误时，权重能够向正确的方向更新。
解决了权重更新问题后，我还遇到了另一个挑战：如何选择合适的迭代次数。在PLA中，迭代次数过多可能导致过拟合，而迭代次数过少则可能导致分类器无法收敛。为了找到一个平衡点，我进行了多次实验，观察不同迭代次数下分类器的性能。最终，我通过交叉验证的方法，找到了一个既能保证分类器性能又能避免过拟合的合适迭代次数。
通过这次编程实践，我深刻体会到了PLA算法的魅力和挑战。我不仅对PLA的原理有了更深刻的理解，还学会了如何在实际应用中解决遇到的问题。这次实践让我更加坚信，只有不断地实践和探索，才能真正掌握一门技术。
标签：分类器,机器,权重,迭代,实践,学习,算法,实验,PLA From： https://blog.csdn.net/2302_76825218/article/details/137187448