import?numpy?as?np

def?loaddataset（filename）:
	fp?=?open（filename）

	#存放數(shù)據(jù)
	dataset?=?[]

	#存放標(biāo)簽
	labelset?=?[]
	for?i?in?fp.readlines（）:
		a?=?i.strip（）.split（）

		#每個(gè)數(shù)據(jù)行的最后一個(gè)是標(biāo)簽
		dataset.append（[float（j）?for?j?in?a[:len（a）-1]]）
		labelset.append（int（float（a[-1]）））
	return?dataset?labelset


#x為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，y為隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，z輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)
def?parameter_initialization（x?y?z）:

	#隱層閾值
	value1?=?np.random.randint（-5?5?（1?y））.astype（np.float64）

	#輸出層閾值
	value2?=?np.random.randint（-5?5?（1?z））.astype（np.float64）

	#輸入層與隱層的連接權(quán)重
	weight1?=?np.random.randint（-5?5?（x?y））.astype（np.float64）

	#隱層與輸出層的連接權(quán)重
	weight2?=?np.random.randint（-5?5?（y?z））.astype（np.float64）

	return?weight1?weight2?value1?value2

def?sigmoid（z）:
	return?1?/?（1?+?np.exp（-z））

‘‘‘
weight1:輸入層與隱層的連接權(quán)重
weight2:隱層與輸出層的連接權(quán)重
value1:隱層閾值
value2:輸出層閾值
‘‘‘
def?trainning（dataset?labelset?weight1?weight2?value1?value2）:
	#x為步長(zhǎng)
	x?=?0.01
	for?i?in?range（len（dataset））:
		#輸入數(shù)據(jù)
		inputset?=?np.mat（dataset[i]）.astype（np.float64）
		#數(shù)據(jù)標(biāo)簽
		outputset?=?np.mat（labelset[i]）.astype（np.float64）
		#隱層輸入
		input1?=?np.dot（inputset?weight1）.astype（np.float64）
		#隱層輸出
		output2?=?sigmoid（input1?-?value1）.astype（np.float64）
		#輸出層輸入
		input2?=?np.dot（output2?weight2）.astype（np.float64）
		#輸出層輸出
		output3?=?sigmoid（input2?-?value2）.astype（np.float64）

		#更新公式由矩陣運(yùn)算表示
		a?=?np.multiply（output3?1?-?output3）
		g?=?np.multiply（a?outputset?-?output3）
		b?=?np.dot（g?np.transpose（weight2））
		c?=?np.multiply（output2?1?-?output2）
		e?=?np.multiply（b?c）

		value1_change?=?-x?*?e
		value2_change?=?-x?*?g
		weight1_change?=?x?*?np.dot（np.transpose（inputset）?e）
		weight2_change?=?x?*?np.dot（np.transpose（output2）?g）

		#更新參數(shù)
		value1?+=?value1_change
		value2?+=?value2_change
		weight1?+=?weight1_change
		weight2?+=?weight2_change
	return?weight1?weight2?value1?value2

def?testing（dataset?labelset?weight1?weight2?value1?value2）:
	#記錄預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)
	rightcount?=?0
	for?i?in?range（len（dataset））:
		#計(jì)算每一個(gè)樣例通過(guò)該神經(jīng)網(wǎng)路后的預(yù)測(cè)值
		inputset?=?np.mat（dataset[i]）.astype（np.float64）
		outputset?=?np.mat（labelset[i]）.astype（np.float64）
		output2?=?sigmoid（np.dot（inputset?weight1）?-?value1）
		output3?=?sigmoid（np.dot（output2?weight2）?-?value2）

		#確定其預(yù)測(cè)標(biāo)簽
		if?output3?>?0.5:
			flag?=?1
		else:
			flag?=?0
		if?labelset[i]?==?flag:
			rightcount?+=?1
		#輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
		print（“預(yù)測(cè)為%d???實(shí)際為%d“%（flag?labelset[i]））
	#返回正確率
	return?rightcount?/?len（dataset）

if?__name__?==?‘__main__‘:
	dataset?labelset?=?loaddataset（‘horseColicTraining.txt‘）
	weight1?weight2?value1?value2?=?parameter_initialization（len（dataset[0]）?len（dataset[0]）?1）
	for?i?in?range（1500）:
		weight1?weight2?value1?value2?=?trainning（dataset?labelset?weight1?weight2?value1?value2）
	rate?=?testing（dataset?labelset?weight1?weight2?value1?value2）
	print（“正確率為%f“%（rate））

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????文件????????3722??2019-05-30?20:41??BP紲炵粡緗戠粶\horseColicTest.txt
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