SJS/2017/ex07 の履歴(No.1)

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  • 1 (2017-10-30 (月) 14:36:25)
  • 2 (2017-10-30 (月) 14:36:37)

SJS/2016/ex08

SJS2016 ex08†

これまでの分†

• 以前の分を全て報告してokをもらってから，今回分にすすみましょう．

課題A†

手書き数字の認識 (2) -- MNISTの最短距離法による識別 --

mnist.py を利用して，最短距離法で10クラス手書き数字識別のプログラムを書こう．ただし，

• training data を使ってクラス毎の平均を計算
  • 課題とはしないが，クラス毎の平均を画像として眺めてみるのも面白いかも
• trianing data を識別したときの誤識別率を計算する．たとえばデータ数が100個で正解数が95個なら誤識別率は5%．
• test data を識別したときの誤識別率を計算する．平均は，training data から求めたものを使うんですよ（為念）．
  • 課題とはしないが，混同行列(confusion matrix)を求めると，どの数字とどの数字を間違えやすいかがわかって面白いかも．クラス数xクラス数の行列で，(i,j)要素は，「正解はi番目のクラスなのに識別結果はj番目のクラスだった」ものの数．この行列の対角要素の和をデータ数で割ったものが正識別率となる．