#author("2019-04-13T13:06:49+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2019-04-13T13:12:27+09:00","default:takataka","takataka")
*視覚認知計算特論 2019年度 演習その1 [#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/2019/ex00]]
- 課題の提出法や期限については,この科目の Slack ワークスペースで説明します
- Gist 上のこの科目の場所 https://gist.github.com/takatakamanbou/43c798dcb2b4f217df3d3bbb7c69b225

**課題A [#kadaiA]


+上記の「Gist上の...」のリンク先から leastsquares.py をダウンロードして実行しなさい.
+このプログラムは,[[PIP/2018]] 第12回講義資料の Q1 (の一部)を解くようにできている.
その動作を理解しなさい.ただし,
-- データ行列の要素の並べ方が,授業で説明しているのと違う(転置になってる)ことに注意.
--関数 solve で呼んでる np.linalg.solve は,連立方程式を解く関数である.詳しくは 
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.solve.html へどうぞ.
--関数 solve2 については現時点では無視して構わない.

提出するもの: leastsquares.py の実行結果
**課題B [#kadaiB]

+ Gist から dat20170410.txt をダウンロードし,gnuplot / matplotlib でグラフを描きなさい.ただし,横軸は 0 から 1.2 まで,縦軸は -1 から 2 までとすること
+ Gist から ex01.py をダウンロードし,実行しなさい.このプログラムは,leastsquares.py を利用している. 
+ 実行して得られる w の値は,与えられたデータに最小二乗法で直線を当てはめた時の,直線のパラメータである.gnuplot / matplotlib を用いて,元のデータにこの直線を重ねたグラフを描きなさい.

提出するもの: グラフのファイル(PDFやPNG等)

[参考] [[PIP/2018]] 第12回講義資料
**課題C [#kadaiC]

ex01.py の変数 D は,データに当てはめる多項式の次数を表している.Dをいろいろ変えて課題Bと同じことをやりなさい.

提出するもの: 課題Bと同様.一つのグラフにいろんなDの曲線を重ねて描くのがよい.

トップ   編集 差分 履歴 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS