SJS/2016/ex08 の変更点

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*SJS2016 ex08 [#f69bd8f1]


#contents
**これまでの分 [#kbc5dcd1]

- 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 [#w83b99ab]

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．

**課題B [#e5fab65d]