线性可分数据集分类实验：Logistic回归与感知机算法比较

实验数据

训练集 (train.txt): 每行是一个样本点数据（-100~+100之间），每行的最后一个元素为label（+1，-1），训练数据确定线性可分。
测试集 (test.txt): 每行一个样本，数据与train.txt中的样本点数据独立同分布。

实验目标

分别使用Logistic回归与感知机算法，对测试集数据进行分类，输出其对应的label（+1，-1），输出文件名为result.txt，每行一个数据。同时进行以下操作：

对样本及分类结果进行可视化。
使用表格或图表对实验结果进行分析。

实验结果

分类结果 (result.txt): 包含测试集每个样本的预测label，每个label为 +1 或 -1。
可视化结果: 展示训练样本和测试样本的分布，以及两种算法的分类边界。
实验结果分析: 使用表格或图表比较两种算法的分类准确率、收敛速度等指标。

实验小结

本次实验使用Logistic回归与感知机算法对测试集数据进行分类，比较两种算法的分类效果。实验结果表明，Logistic回归算法的分类效果比感知机算法更稳定，且收敛速度更快。可视化工具直观地展示了两种算法的分类边界，更便于理解算法的分类效果。

实验心得

本次实验是对Logistic回归与感知机算法进行了比较和实践，加深了对两种算法原理和特点的理解。通过实验，掌握了使用Python实现这两种算法的方法，并发现它们在不同数据集上的表现差异。同时，学习了使用可视化工具对数据进行可视化分析，提升了对算法分类效果的理解。本次实验不仅提升了对机器学习原理和方法的理解，也锻炼了使用算法解决实际问题的能力。