視覚認知計算特論 2019年度 演習その2

課題A

やること

  1. 上記の「Gist上の...」のリンク先から gendat190428.py をダウンロードして実行しなさい.
    • matplotlib が使えるひとはプログラム中のコメントを参照して一部書き換えるとよい
    • gnuplot を使うひとは,プログラム実行後にコメントに指示に従ってグラフを描こう
  2. このプログラムは,ある3次関数にノイズをのせたデータを生成するものである.どんな3次関数を使っているかプログラムを読み解きなさい.また,どんなノイズをのせているか,関数名などを頼りに調べなさい.
  3. 2019-04-30 追記.削除しました → gnuplot で,x軸の範囲を [-1.5, 2.5],y軸の範囲を [-4, 8] として,元の関数と出力されたデータを重ねたグラフを描きなさい.

報告すること/もの

得られたグラフとその説明(点や曲線が何を表しているか)

課題B

注意

この課題と次の課題では,テストデータを使って次元数 \( D \) や正則化パラメータ \( \alpha \) の最適な値を決めようとしてます.授業で説明したように,未知のはずのテストデータを使うのは本当はいんちきです.

やること

  1. Gist から ex02.py をダウンロードし,実行しなさい.このプログラムは,leastsquares.py および gendat190428.py を利用している.
    • matplotlib が使えるひとはプログラム中のコメントを参照して一部書き換えるとよい
    • gnuplot を使うひとは,プログラム実行後にコメントに指示に従ってグラフを描こう
  2. 実行すると表示される mean squared error (MSE) が何を表しているか,プログラムを読解しなさい.
  3. D を 1 から 20 まで変えたとき MSE の値やグラフがどのように変化するか観察しなさい.
  4. 横軸を D,縦軸を学習データおよびテストデータの MSE としてグラフを描きなさい.D が小さいときの MSE は他に比べてとても大きくなるので,縦軸の範囲を狭めてグラフを描き,D がいくつのときにテストデータの MSE が最小となっているか読み取れるようなものにすること.

報告すること/もの

上記の最後のステップで描いたグラフと,それに対する説明.

課題C

やること

leastsquares.py に正則化を考慮した関数 solve3 を定義し,ex02.py を修正して実験してみよう.

報告すること/もの

描いたグラフと,それに対する説明.


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Last-modified: 2019-04-30 (火) 10:26:02