![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
#author("2017-10-30T14:36:37+09:00","default:takataka","takataka") *SJS2017 ex08 [#f69bd8f1] #author("2017-11-03T11:41:23+09:00","default:takataka","takataka") *SJS2017 ex07 [#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．
