平均感知機(jī)是一種二分類算法，它是感知機(jī)算法的升級版。

感知機(jī)算法的的目標(biāo)是找到一個超平面（線性分類器）將兩類數(shù)據(jù)區(qū)分開來，而平均感知機(jī)的目標(biāo)是找到一個較好的超平面，不一定是完美的，但是可以更好地區(qū)分兩類數(shù)據(jù)。平均感知機(jī)的優(yōu)點是可以避免感知機(jī)的缺陷，降低模型的復(fù)雜度。

import numpy as np
class AveragedPerceptron:
def __init__(self, num_features, learning_rate=1.0, num_epochs=10):
self.lr = learning_rate
self.num_epochs = num_epochs
self.weights = np.zeros(num_features+1)
self.avg_weights = np.zeros(num_features+1)
def fit(self, X, y):
for epoch in range(self.num_epochs):
count = 0
for i in range(X.shape[0]):
xi = X[i]
xi = np.append(xi, 1)
yi = y[i]
if yi * np.dot(self.weights, xi)<= 0:
self.weights += self.lr * yi * xi
self.avg_weights += self.weights
count += 1
if count == 0:
break
self.avg_weights = self.avg_weights / (X.shape[0]*self.num_epochs)
def predict(self, X):
preds = []
for xi in X:
xi = np.append(xi, 1)
if np.dot(self.avg_weights, xi) >0:
preds.append(1)
else:
preds.append(-1)
return np.array(preds)

上面的代碼是使用numpy實現(xiàn)的平均感知機(jī)算法，其中fit方法用于訓(xùn)練模型，predict方法用于測試模型。

平均感知機(jī)算法的復(fù)雜度是線性的，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。網(wǎng)上有很多關(guān)于平均感知機(jī)算法的討論和優(yōu)化方法，可以進(jìn)一步提高模型的性能。