*視覚認知計算特論 2017年度 演習その4 [#w8b5d0a5] &color(red){工事中}; //&color(red){工事中}; - 演習のための準備についてはこちら → [[Vision/2017/ex00]] - 課題の提出法や期限については,授業中に説明します - Gist 上のこの科目の場所 https://gist.github.com/takatakamanbou/43c798dcb2b4f217df3d3bbb7c69b225 **課題A [#s565116c] Gistの makeGaussianData.py に定義された getData 関数を,第1引数を2として呼び出すと,2次元2クラスのデータを作ることができる. これをロジスティック回帰する実験をしよう. + makeGaussianData.py の main は,matplotlib というライブラリを使っている.これをインストールしてない環境ではエラーになるので,実行しなくてよい(もちろん matplotlib をインストールして実行してみるのもよい). + 学習の繰り返しごとに交差エントロピーや識別率を表示するように作るとよい. + 学習データとは異なる乱数の種で生成したデータをテストデータとして識別率を測ろう. getData(2, 0) で学習データ,getData(2, 1) でテストデータを生成,みたいな. **課題B [#t44ffcd8] [[Vision/2017/ex03]] で使った顔画像データをロジスティック回帰させてみよう. **課題C [#l19bdfd5] getDataの第1引数を 3 として,2次元3クラスのデータのロジスティック回帰をさせてみよう.