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example_perceptron_kernel_poly_circle.cpp
1 
64 #include <iostream>
65 #include <Pds/Ra>
66 #include <Pds/Ml>
67 
68 
69 int main(void)
70 {
72  Pds::Vector Yp;
73  Pds::Matrix F;
74  Pds::IterationConf Conf;
75  unsigned int M=2;
76 
77  // Generating data
78  unsigned int L=1000;
79  Pds::Matrix X;
80  Pds::Vector Y;
82 
83  // Create Perceptron
85  Conf.SetMaxIter(10000);
86  Pds::Perceptron Neurona(Conf,F,Y);
87  Neurona.Print("\nNeurona:\n");
88 
89  // Evaluate training data
90  Yp=Neurona.Evaluate(F);
91 
92  // Metrics of training
94  Metrics.Print("\n");
95 
96  // Evaluate testing data
97  Pds::DataSet::Classification::LoadDataCircle(L,X,Y); // Load new data
99  Yp=Neurona.Evaluate(F);
100 
101  // Metrics testing
102  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(Metrics.Threshold,Yp,Y);
103  Metrics.Print("\n");
104  return 0;
105 }
La clase tipo Pds::ClassificationMetrics . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas ...
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
La clase tipo Pds::Perceptron . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
Definition: Perceptron.hpp:63
static Pds::ClassificationMetrics Calculate(double Threshold, const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto de tipo Pds::ClassificationMetrics.
static Pds::ClassificationMetrics Optimal(const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto de tipo Pds::ClassificationMetrics.
void Print(std::string str="")
Imprime en pantalla los datos de la estructura tipo Pds::ClassificationMetrics.
bool SetMaxIter(unsigned int MaxIter)
Coloca el valor MaxIter.
void LoadDataCircle(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por una curva.
Pds::Matrix Polynomial(const Pds::Matrix &X, unsigned int M)
Crea una nueva matriz de "features" kernelizando de forma polinomial.

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