本文结构：

1. 什么是线性单元
2. 有什么用
3. 代码实现

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1. 什么是线性单元

线性单元和感知器的区别就是在激活函数：

感知器的f是阶跃函数：

线性单元的激活函数是线性的：

所以线性模型的公式如下：

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2. 有什么用

感知器存在一个问题，就是遇到线性不可分的数据时，就可能无法收敛，所以要使用一个可导的线性函数来替代阶跃函数，即线性单元，这样就会收敛到一个最佳的近似上。

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3. 代码实现

1. 继承Perception，初始化线性单元

class LinearUnit(Perception):    def __init__(self, input_num):        '''初始化线性单元，设置输入参数的个数'''        Perception.__init__(self, input_num, f)

　　

2. 定义一个线性单元，调用 train_linear_unit 进行训练

- 打印训练获得的权重

- 输入参数值[3.4]测试一下预测值

if __name__ == '__main__':    '''训练线性单元'''    linear_unit = train_linear_unit()    # 打印训练获得的权重    print(linear_unit)    # 测试    print('Work 3.4 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([3.4]))    print('Work 15 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([15]))    print('Work 1.5 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([1.5]))    print('Work 6.3 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([6.3]))

　　

• 其中训练的过程就是：
• 获得训练数据
• 设定迭代次数，学习速率等参数
• 再返回训练好的线性单元

def train_linear_unit():    '''    使用数据训练线性单元    '''    # 创建感知器，输入参数的特征数为1（工作年限）    lu = LinearUnit(1)    # 训练，迭代10轮，学习速率为0.01    input_vecs, labels = get_training_dataset()    lu.train(input_vecs, labels, 10, 0.01)    # 返回训练好的线性单元    return lu

　　

完整代码

# -*-coding:utf-8-*-from NeuralNetwork.sensor_demo import Perception# 定义激活函数ff = lambda x: xclass LinearUnit(Perception):    def __init__(self, input_num):        '''初始化线性单元，设置输入参数的个数'''        Perception.__init__(self, input_num, f)def get_training_dataset():    '''    捏造5个人的收入数据    '''    # 构建训练数据    # 输入向量列表，每一项是工作年限    input_vecs = [[5], [3], [8], [1.4], [10.1]]    # 期望的输出列表，月薪，注意要与输入一一对应    labels = [5500, 2300, 7600, 1800, 11400]    return input_vecs, labelsdef train_linear_unit():    '''    使用数据训练线性单元    '''    # 创建感知器，输入参数的特征数为1（工作年限）    lu = LinearUnit(1)    # 训练，迭代10轮，学习速率为0.01    input_vecs, labels = get_training_dataset()    lu.train(input_vecs, labels, 10, 0.01)    # 返回训练好的线性单元    return luif __name__ == '__main__':    '''训练线性单元'''    linear_unit = train_linear_unit()    # 打印训练获得的权重    print(linear_unit)    # 测试    print('Work 3.4 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([3.4]))    print('Work 15 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([15]))    print('Work 1.5 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([1.5]))    print('Work 6.3 years, monthly salary = %.2f' % linear_unit.predict([6.3]))

　　

运行结果如下：