*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.

トップ   編集 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS