From 505f8176ff23eba83b8863ee67d24c11a0922df5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Thu, 2 Apr 2026 02:21:12 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=B8=8A=E4=BC=A0=E6=96=87=E4=BB=B6=E8=87=B3?=
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Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 ...oftmax 回归（Softmax Regression）与决策边界.py | 29 +++++++++++
 感知器（Perceptron）模型与决策边界.py         | 50 +++++++++++++++++++
 支持向量机（SVM）与决策边界.py                | 30 +++++++++++
 线性回归1.py                                  | 34 +++++++++++++
 逻辑回归（Logistic Regression）与决策边界.py  | 30 +++++++++++
 5 files changed, 173 insertions(+)
 create mode 100644 多分类的 Softmax 回归（Softmax Regression）与决策边界.py
 create mode 100644 感知器（Perceptron）模型与决策边界.py
 create mode 100644 支持向量机（SVM）与决策边界.py
 create mode 100644 线性回归1.py
 create mode 100644 逻辑回归（Logistic Regression）与决策边界.py

diff --git a/多分类的 Softmax 回归（Softmax Regression）与决策边界.py b/多分类的 Softmax 回归（Softmax Regression）与决策边界.py
new file mode 100644
index 0000000..8030fec
--- /dev/null
+++ b/多分类的 Softmax 回归（Softmax Regression）与决策边界.py	
@@ -0,0 +1,29 @@
+from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 生成简单的多分类数据集
+X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [1, 3], [2, 4], [3, 5]])
+y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])  # 三个类别：0, 1, 2
+
+# 训练 Softmax 回归模型（多分类）
+model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
+model.fit(X, y)
+
+# 绘制数据点和决策边界
+x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
+x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
+xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100),
+                     np.linspace(x2_min, x2_max, 100))
+Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z = Z.reshape(xx.shape)
+
+# 可视化数据点和决策边界
+plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
+plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker='o', edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title("Softmax Regression (Multinomial) - Decision Boundary")
+plt.show()
+"""
+使用 LogisticRegression(multi_class='multinomial') 来实现多分类的 Softmax 回归。
+通过训练后的模型，绘制出决策边界，并显示不同类别的数据点。
+"""
\ No newline at end of file
diff --git a/感知器（Perceptron）模型与决策边界.py b/感知器（Perceptron）模型与决策边界.py
new file mode 100644
index 0000000..73fcb3f
--- /dev/null
+++ b/感知器（Perceptron）模型与决策边界.py
@@ -0,0 +1,50 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 生成简单的二分类数据集
+X = np.array([[2, 3], [3, 3], [4, 4], [1, 2], [2, 1], [3, 1]])
+y = np.array([1, 1, 1, -1, -1, -1])  # 标签：1表示正类，-1表示负类
+
+# 感知器模型
+class Perceptron:
+    def __init__(self, lr=0.1, n_iter=1000):
+        self.lr = lr  # 学习率
+        self.n_iter = n_iter  # 迭代次数
+        self.weights = None
+        self.bias = 0
+
+    def fit(self, X, y):
+        n_samples, n_features = X.shape
+        self.weights = np.zeros(n_features)
+        
+        for _ in range(self.n_iter):
+            for i in range(n_samples):
+                if y[i] * (np.dot(X[i], self.weights) + self.bias) <= 0:
+                    self.weights += self.lr * y[i] * X[i]
+                    self.bias += self.lr * y[i]
+
+    def predict(self, X):
+        return np.sign(np.dot(X, self.weights) + self.bias)
+
+# 训练感知器模型
+model = Perceptron()
+model.fit(X, y)
+
+# 绘制数据点和决策边界
+x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
+x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
+xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100),
+                     np.linspace(x2_min, x2_max, 100))
+Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z = Z.reshape(xx.shape)
+
+# 可视化数据点和决策边界
+plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
+plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker='o', edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title("Perceptron Model - Decision Boundary")
+plt.show()
+"""
+使用简单的二维数据集来训练感知器模型。
+fit 方法实现了感知器的训练过程，更新权重和偏置。
+然后，使用 predict 方法对数据点进行分类，并使用 Matplotlib 可视化其决策边界。
+"""
\ No newline at end of file
diff --git a/支持向量机（SVM）与决策边界.py b/支持向量机（SVM）与决策边界.py
new file mode 100644
index 0000000..18a2a30
--- /dev/null
+++ b/支持向量机（SVM）与决策边界.py
@@ -0,0 +1,30 @@
+from sklearn.svm import SVC
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 生成简单的二分类数据集
+X = np.array([[2, 3], [3, 3], [4, 4], [1, 2], [2, 1], [3, 1]])
+y = np.array([1, 1, 1, -1, -1, -1])  # 标签：1表示正类，-1表示负类
+
+# 训练 SVM 模型
+model = SVC(kernel='linear')
+model.fit(X, y)
+
+# 绘制数据点和决策边界
+x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
+x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
+xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100),
+                     np.linspace(x2_min, x2_max, 100))
+Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z = Z.reshape(xx.shape)
+
+# 可视化数据点和决策边界
+plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
+plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker='o', edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title("SVM (Linear Kernel) - Decision Boundary")
+plt.show()
+"""
+通过 SVC(kernel='linear') 训练一个线性支持向量机模型。
+使用 model.fit() 来训练，model.predict() 用于计算决策边界。
+同样，使用 Matplotlib 可视化决策边界。
+"""
\ No newline at end of file
diff --git a/线性回归1.py b/线性回归1.py
new file mode 100644
index 0000000..312deb1
--- /dev/null
+++ b/线性回归1.py
@@ -0,0 +1,34 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 生成样本数据
+np.random.seed(42)
+X = 2 * np.random.rand(100, 1)
+y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
+
+# 归一化处理
+X_b = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X]  # 添加x0 = 1
+
+# 初始化参数
+theta = np.random.randn(2, 1)
+learning_rate = 0.1
+n_iterations = 1000
+m = len(X)
+
+# 梯度下降
+for iteration in range(n_iterations):
+    gradients = 2/m * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y)
+    theta -= learning_rate * gradients
+
+# 输出训练结果
+print(f"权重：{theta[1][0]}")
+print(f"偏置：{theta[0][0]}")
+
+# 绘制数据点与预测结果
+plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据')
+plt.plot(X, X_b.dot(theta), color='red', linewidth=2, label='预测结果')
+plt.xlabel("特征 X")
+plt.ylabel("目标变量 y")
+plt.title("线性回归 - 预测结果与实际数据对比（梯度下降）")
+plt.legend()
+plt.show()
diff --git a/逻辑回归（Logistic Regression）与决策边界.py b/逻辑回归（Logistic Regression）与决策边界.py
new file mode 100644
index 0000000..bf8e050
--- /dev/null
+++ b/逻辑回归（Logistic Regression）与决策边界.py	
@@ -0,0 +1,30 @@
+from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 生成简单的二分类数据集
+X = np.array([[2, 3], [3, 3], [4, 4], [1, 2], [2, 1], [3, 1]])
+y = np.array([1, 1, 1, 0, 0, 0])  # 标签：0表示负类，1表示正类
+
+# 训练逻辑回归模型
+model = LogisticRegression()
+model.fit(X, y)
+
+# 绘制数据点和决策边界
+x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
+x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
+xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100),
+                     np.linspace(x2_min, x2_max, 100))
+Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z = Z.reshape(xx.shape)
+
+# 可视化数据点和决策边界
+plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
+plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker='o', edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title("Logistic Regression - Decision Boundary")
+plt.show()
+"""
+使用 LogisticRegression 模型在简单的二分类数据上训练。
+model.fit() 训练模型，model.predict() 得到决策边界。
+使用 Matplotlib 绘制出决策边界以及数据点。
+"""
\ No newline at end of file