RikiyaOta

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50, random_state=1):
        """
            eta: 学習率
            n_iter: トレーニングデータの学習回数
            random_state: 乱数のシード。固定しておく。
        """
        self.eta = eta

RikiyaOta

#Irisのデータを取得する
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/Users/rikiyaota/Documents/self-study/machine-learning/python-machine-learning-book-2nd-edition/code/ch02/iris.data",
                        header=None)

#データセットに少し手を加える

import matplotlib.pyplot as plt
#データの先頭から100個だけを抜き出し、クラスラベルだけを抽出する
y = df.iloc[0:100, 4].values

RikiyaOta

#パーセプトロンのインスタンス生成
ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
#学習！！
ppn.fit(X, y)
#エポック毎の誤分類の数をプロットしてみます。
plt.plot(range(1, len(ppn.errors_)+1), ppn.errors_, marker="o")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Number of update")
plt.show()

RikiyaOta

import numpy as np

#3x3メッシュを作成
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(3), np.arange(3))

print(xx)
#---------------------
#array([[0, 1, 2],
#       [0, 1, 2],
#       [0, 1, 2]])

RikiyaOta

from matplotlib.colors import ListedColormap
def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02):
    """
      X: 入力データ X.shape = [n_samples, n_features]
      y: 教師ラベル
      classifier: 分類を行うモデルのインスタンス
      resolution: 領域の解像度
    """
    
    #マーカーとカラーアップの準備

RikiyaOta

print(xx.ravel())
#----------------------------------------
#array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])
#----------------------------------------

print(yy.ravel())
#----------------------------------------
#array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])
#----------------------------------------

RikiyaOta

print(np.array([xx.ravel(), yy.ravel()]).T)
#---------------------------------------------------
#array([[0, 0],
#       [1, 0],
#       [2, 0],
#       [0, 1],
#       [1, 1],
#       [2, 1],
#       [0, 2],
#       [1, 2],

RikiyaOta

#ppnはパーセプトロンのインスタンス
plot_decision_regions(X, y, classifier=ppn)

#それぞれの軸にラベルをつける
plt.xlabel("sepal length [cm]")
plt.ylabel("petal length [cm]")

#凡例をつける
plt.legend(loc="upper left")

RikiyaOta

/**
* １秒待ってから"First"と表示し、その直後に"Second"と表示したいと思っている
* (以下のコードでは逆になってしまいます。うまくない)
*/
setTimeout(()=>{
    console.log("First");
}, 1000);

console.log("Second");

RikiyaOta

/**
 * Promiseの基本的な使い方
 * 
 * new Promise((resolve, reject)=>{
 *    何かしら非同期処理
 *    ・・・・
 *    ・・・・
 * 
 *    if(成功！) resolve(value);
 *    if(失敗！) reject(error);